Анализ данных (Программная инженерия)

Краткое описание

В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на практические аспекты применения изучаемых алгоритмов. Большое внимание уделяется практическим лабораторным работам на языке Python.

Отчётность по курсу и критерии оценки

После каждой лекции студентам предлагается выполнить практическое задание на Python. В конце модуля пройдет письменный экзамен по теории. Итоговая оценка за курс складывается из оценок за практические задания и оценки за экзамен.

Темы лекций

Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные. Типы задач: классификация, регрессия, прогнозирование, кластеризация. Основные понятия: модель алгоритмов, метод обучения, функция потерь и функционал качества, принцип минимизации эмпирического риска, обобщающая способность, скользящий контроль. Примеры прикладных задач.