НИЯУ МИФИ5 September 2024 - 31 January 2025 г.Course started

Математические и инструментальные методы машинного обучения. Часть 1

Киреев Василий Сергеевичopenedu

Записаться на курс
Обработка и анализ больших данных представляет собой новую практическую задачу, требующую навыков работы с современным инструментарием. В настоящее время данные называют «нефтью 21 века», они накапливаются в корпоративных и государственных информационных системах, социальных сетях, веб-блогах и сайтах и потенциально являются ценным ресурсом для извлечения новых знаний, инсайтов для научных исследований, повышения эффективности и конкурентоспособности предприятий. Методы интеллектуального анализа больших данных, таким образом, представляют собой тот необходимый инструмент для высвобождения этого потенциала. Курс «Математические и инструментальные методы машинного обучения» входит в число базовых при подготовке современных экономистов-математиков на уровне магистров. Изучение дисциплины позволит студентам получить и развивать навыки анализа и диагностики проблем экономики, современных методов их решения, а также ознакомиться с современной спецификой исследования операций в зарубежных и отечественных организациях. Целями и задачами курса являются: формирование у будущих магистров фундаментальных общеэкономических и естественнонаучных знаний;  освоение магистрантами   математических и инструментальных методов машинного обучения; использование  современных  информационно-коммуникационных технологий в профессиональной деятельности;            закрепление профессиональных навыков в области прогнозирования основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом. В курсе использованы инновационные подходы: включение в факультетскую систему «ИНФОМИФИСТ» 18 уроков (лекций)  курса с тренингами и контрольными вопросами, проведения зачета в электронном формате с индивидуальной идентификацией студентов (логин, пароль) и троекратной возможностью пересдачи. Компетенции по решению задач в анализе данных с помощью методов машинного обучения,  будут получены студентами после прохождения курса «Математические и инструментальные методы машинного обучения». Изучение дисциплины позволит выработать навыки постановки и решения проблем развития организации, развить творческое мышление специалистов в области системного анализа и бизнес-моделирования, выработать умение решать управленческие проблемы в конкретной экономической ситуации. Мотивационная фраза:  «Освоение интеллектуальных методов для решения интеллектуальных задач».
Модуль 1. Задачи и методологии анализа данных (Неделя 1) Урок 1.  Введение в задачи анализа данных. Описание стандартов CRISP-DM, KDD, SEMMA. Основные понятия и методы анализа данных. Урок 2.  Среда интеллектуального анализа данных RapidMiner. Модуль 2. Подготовка данных (Неделя 2) Урок 3.  Очистка, и обогащение данных. Урок 4.  Метод главных компонент. Матрица нагрузок и матрица счетов. График собственных значений. Критерий Кайзера. Вращение методом Варимакс. Интерпретация результатов факторного анализа. Модуль 3. Визуализация данных (Неделя 3) Урок 5.  Визуализация данных. Понятие и основные задачи визуализации. Урок 6.  Подходы к визуализации: геометрический, древовидный.