0
Visningar
"Introduktion till dataanalys" - kurs 20 000 RUB. från MSU, träning 13 veckor. (1,5 månader), Datum: 12 maj 2023.
Miscellanea / / December 02, 2023
Programmet vänder sig till chefer, analytiker, affärsanalytiker, teamledare, de som behöver en kort och tillgänglig presentation av dataanalysmetoder - maskininlärningsmetoder och neurala nätverk.
Antagningskrav
Programmet är avsett för studenter som har högre utbildning eller genomgår högre utbildning (näst sista och sista studieåret)
Datum: 12, 16, 17, 19, 23, 24 maj 2023
Lektioner från 17.00 till 20.00
Föreläsning 1 Ingångskrav. Introduktion till programmet
Målbeskrivningar
Programöversikt
Linjära algebratermer
Exempel på objektrepresentation
Regler för att arbeta med matriser och vektorer på årskurs 1-2 på teknisk högskola.
Föreläsning 2 Grundläggande typer av modeller för att hitta mönster i data
Regressionsanalys
Dataklustring
Enkla och generaliserade beslutsträd
Datareduktion - huvudkomponentanalys
Evolutionära algoritmer
Neurala nätverk
Föreläsning 3 Introduktion till dataanalys
Introduktion till dataanalys och mönsterigenkänning
Primär datatransformation, sök efter extremvärden
Regressionsanalys, rullande kontroll
Beslutsträd, enkla och generaliserade former
Föreläsning 4 Närhet (likhet) av objekt. Kluster och deras sökning
Kluster som en sammankopplad komponent i en graf.
Konstruera ett minsta spännträd.
Metod för K betyder, enkla och generaliserade versioner.
Hierarkisk klusteranalys, dendrogram
Föreläsning 5 Huvudkomponentmetoden
Faktorer och deras sökning, SVD-matrisnedbrytning
Geometrisk betydelse av faktorer
Regression på faktorer
Flerdimensionell skalning
Föreläsning 6 Avancerade analysmetoder
Evolutionära algoritmer – GMDH, genetisk
Kärnfunktioner – ”teckenlös” dataanalys
SVM och stödvektorer
"När det finns lite data" - Bootstrap Method
Familjer av prediktiva algoritmer
"Luddiga" tecken (Fuzzy)
"Luddiga" klassificerare
Föreläsning 7 Neurala nätverk. Del 1
Perceptronmodell och dess begränsningar
Klassiska neurala nätverk, lager av neuroner, två typer av neuroner
Problem lösta av neurala nätverk, "Deep learning"
Föreläsning 8 Neurala nätverk. Del 2
Bildanalys och konvolutionella neurala nätverk
Neurala nätverk och Feature Engineering
Övermonteringsproblem
Utsikter för utveckling av neurala nätverk
Graphics Processing Units (GPU).
Föreläsning 9 Konsolidering av kunskap
Upprepning av grundmaterial med hjälp av ett praktiskt exempel
Sammanfattande
Kumulativ kredit
Cassandra Basics
Kursen behandlar grunderna i Cassandra 4-x arkitektur, utveckling av konceptuella, logiska och fysiska datamodeller. Täcker alla nödvändiga tekniska detaljer för att använda Cassandra för skalbar lagring av data i Java-projekt, samt för övervakning, konfigurering och konfigurering produktivitet.
4
51 500 ₽
Fler detaljer Till kursens hemsida
Prenumerera
YOU MIGHT ALSO LIKE