Когда: 1 октября — 5 ноября

Формат обучения: офлайн

Программа посвящена основам машинного обучения и искусственного интеллекта и задачам, которые данная технология позволяет решать.

Основные темы: 

• Введение в машинное обучение и анализ данных. Основные термины и понятия. Различные инструменты для анализа данных: их плюсы и минусы. Рынок данных и юридические аспекты их использования.
• Постановка задачи и особенности управления проектами в Data Science. Типы задач. Выбор метрик. Управление ожиданиями по качеству. Анализ сценариев использования моделей. Валидация задачи и данных. Экономический эффект.
• Оценка качества проектов в Data Science. Метрики классификации. Метрики регрессии. Метрики ранжирования. A/B тестирование. Статистическая значимость и чувствительность. Примеры онлайн и офлайн тестов.
• Построение моделей. Предобработка данных. Планирование экспериментов. Валидация и тестирование в процессе.
• Подготовка технического задания и управление проектом. Разбор кейсов.