Veri Bilimi için Matematik. Bölüm 3. Optimizasyon yöntemleri ve veri analizi algoritmaları - kurs 32.490 RUB. Uzmandan, eğitim 40 akademik saat, tarih 15 Mayıs 2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
Profesyonel programlama kursu öğretmeni, sertifikalı geliştirici Python Enstitüsü BT alanında genel iş tecrübesine sahip 20 yıldan fazla. 4 firmanın IT sistemlerini sıfırdan kurduk. Bundan fazla 5 yıl.
Vadim Viktorovich, 2000 yılında Rusya Devlet Beşeri Bilimler Üniversitesi'nden Bilişim ve Bilgisayar Bilimleri alanında uzmanlaşarak mezun oldu. Yönetim konularında gerçek bir profesyonel DBMS, şirket iş süreçlerinin otomasyonu (ERP, CRM vb.), test senaryoları oluşturmak ve çalışanları eğitmek.
Motive edebilir ve büyüleyebilir. Dinleyicilerinden talepkardır ve zor noktaları açıklamaya her zaman hazırdır. Gerçek projeler üzerinde çalışan kapsamlı deneyim, acemi geliştiricilerin genellikle gözden kaçırdığı ayrıntılara dikkat etmesine olanak tanır.
Modül 1. Optimizasyon yöntemleri (16 ac. H.)
- Temel kavramlar, tanımlar, konu
- Dijital fonksiyonların sürekliliği, düzgünlüğü ve yakınsaması. Ayrık dijital işlevler
- Koşullu ve koşulsuz optimizasyon
- Tek kriterli optimizasyon yöntemleri
- Çok kriterli optimizasyon probleminin ifadesi
- Çok kriterli optimizasyon yöntemleri
- Dereceli alçalma
- Stokastik optimizasyon yöntemleri
Modül 2. Veri analizi algoritmaları (16 ac. H.)
- Doğrusal regresyon algoritması. Dereceli alçalma
- Özelliklerin ölçeklendirilmesi. L1- ve L2-düzenleme. Stokastik gradyan inişi
- Lojistik regresyon
- Karar ağacı oluşturmak için algoritma. Rastgele orman
- Gradyan artırma
- Geri yayılım algoritmasının analizi
Modül 3. Son çalışma (8 ac. H.)
Veri bilimi, her boyuttaki veri setini toplamak, işlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için çok çeşitli yaklaşım ve yöntemleri içerir. Bu bilimin ayrı bir pratik olarak önemli alanı, yeni ilkeler kullanarak büyük verilerle çalışmaktır. klasik yöntemlerin imkansızlığı nedeniyle çalışmayı bıraktığı matematiksel ve hesaplamalı modelleme ölçeklendirme. Bu ders öğrencinin konu alanının temellerini formülasyon ve anlatım yoluyla öğrenmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bir veri bilimi araştırmacısının hayatında karşılaşabileceği tipik sorunları çözme iş. Öğrenciye bu tür problemleri çözmeyi öğretmek için dersin yazarları öğrenciye gerekli teorik minimum bilgileri sağlar ve araç tabanının pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.
4,2