Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения превращаются из теории в работающий инструмент для решения задач классификации, кластеризации и прогнозирования. Вы научитесь переводить бизнес-задачи на язык данных, подбирать подходящие модели и интерпретировать результаты их работы. Внутри разбираются принципы построения деревьев решений и их комбинаций, методы линейной регрессии, способы анализа временных рядов и основы работы с нейронными сетями. Курс ориентирован на тех, кто владеет базой и хочет научиться применять алгоритмы ML на практике. По итогам вы получите понимание того, как эффективно использовать накопленные данные для построения предсказательных моделей.