Програма курсу

Основи статистичного навчання та роботи з даними

Курс починається з фундаментальних принципів статистичного навчання. Слухачі розбираються в підготовці даних, будують регресійні моделі на великих масивах інформації. Вчать фільтрацію Калмана та нелінійне згладжування. На практиці закріплюють знання через створення поліноміальної регресії та рекурентного згладжування.

Системи підтримки рішень та інтелектуальний аналіз

Далі курс охоплює технології підтримки прийняття рішень. Розглядаються багатокритеріальні методи та створюється макет ERP-системи. В блокі інтелектуального аналізу даних студенти працюють з OLAP, Data Mining та Text Mining через практичні міні-проєкти.

Машинне навчання та нейронні мережі

Цей модуль присвячений класичним методам машинного навчання. Слухачі вивчають класифікацію, кластеризацію та виявлення аномалій. Кожен теоретичний блок підкріплюється воркшопом та практичним завданням. Завершується модуль основами штучних нейронних мереж, де студенти створюють власні мережі на практиці.

Прикладне застосування в реальних сферах

Остання частина курсу фокусується на конкретних галузях застосування. Студенти розробляють модулі для прогнозування показників торгівельних компаній. Працюють з кредитними ризиками в банківській сфері через SCORING-аналіз. Вивчають геоінформаційні системи та створюють макет GIS-системи для аналізу просторових даних.

Переваги навчання

Курс включає авторські методики розробки та численні практичні кейси. Учасники отримують доступ до матеріалів на півроку після завершення. Протягом навчання створюються робочі моделі для портфоліо. Чотири воркшопи допомагають закріпити теоретичні знання на практиці.

Що включено

Вечірні заняття

Видається диплом/сертифікат

Супровід ментора

Data Science

Про курс

Програма курсу

Основи статистичного навчання та роботи з даними

Системи підтримки рішень та інтелектуальний аналіз

Машинне навчання та нейронні мережі

Прикладне застосування в реальних сферах

Переваги навчання

Що включено

Про школу

Sigma Software University

Інші курси школи

Ризик менеджмент: курс з управління ризиками

Вступ до JavaScript з React.js та TypeScript

Python