Прикладные задачи анализа данных

place
НИУ ВШЭ
calendar
по мере набора групп
cost
15000
duration
2 месяца

На курсе в НИУ ВШЭ ты узнаешь техники работы с реальными данными и вместе с преподавателем разберешь конкретные применения анализа данных (обработка пропусков, работа с категориальными признаками, работа с большими данными). График занятий: 6-8 часов в неделю

Карьера

Выпускники курсов HiBrain получают уникальную возможность применить новые знания: компании-партнёры проекта ждут наших слушателей на стажировки и предлагают трудоустройство.

Эксперты

Друзья HiBrain — ведущие IT-компании. Вместе с ними мы разрабатываем программы курсов, чтобы наши слушатели получили самые актуальные знания и навыки. Эксперты из компаний-партнёров помогают нам в подготовке практических кейсов и даже принимают экзамены у выпускников.

expert

Казаков Максим Анатольевич

Преподаватель НИУ ВШЭ – Нижний Новгород
Казаков Максим Анатольевич
Преподаватель НИУ ВШЭ – Нижний Новгород
skill

Для кого

Для желающих научиться работать с реальными данными, разбираться в методах анализа временных рядов, прогнозирования спроса, кредитного скоринга, анализа социальных сетей

skill2

Навыки

Знания по машинному обучению в объеме курса «Продвинутые и нейросетевые методы машинного обучения»

Навыки работы с реляционными базами данных

Содержание

1. Автоматическая обработка текстов

content

2. Рекомендательные системы

content

3. Сетевые модели и алгоритмы

content

4. Задачи компьютерного зрения

content
platform
Площадка проведения
adress