Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Для успешной работы в этой области необходимы знания разделов высшей математики, таких как теория вероятности и математическая статистика. Цель курса: основные разделы методов оптимизации и алгоритмов анализа данных, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по методам оптимизации и алгоритмам анализа данных для старта в области Data Science.

Data science

Автор курса

Специалист

4.6

Оставьте отзыв

Ведущий компьютерный учебный центр России с высочайшим уровнем качества обучения, сервиса и организации учебного процесса Лучший учебный центр авторизованный Microsoft в России, Центральной и Восточной Европе в 2011-2014 гг Центр «Специалист» — первый в России авторизованный учебный центр по обучению Adobe — Adobe Authorised Training Centre Крупнейший авторизованный учебный центр ведущих IT-компаний мира С 2012 г. Центр «Специалист» входит в «Круг совершенства EC-Council»

Программа курса

Модуль 1. Методы оптимизации (16 ак. ч.)

Основные понятия, определения, предмет Непрерывность, гладкость и сходимость ЦФ. Дискретные ЦФ Условная и безусловная оптимизация Методы однокритериальной оптимизации Постановка задачи многокритериальной оптимизации Методы многокритериальной оптимизации Градиентный спуск Стохастические методы оптимизации

Модуль 2. Алгоритмы анализа данных (16 ак. ч.)

Алгоритм линейной регрессии. Градиентный спуск Масштабирование признаков. L1- и L2-регуляризация. Стохастический градиентный спуск Логистическая регрессия Алгоритм построения дерева решений. Случайный лес Градиентный бустинг Разбор алгоритма обратного распространения ошибки