Прикладное машинное обучение для экономики и бизнеса I

2025/2026

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент экономики

Где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Антоненко Виктор Сергеевич, Матросов Сергей Юрьевич

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 48

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Образовательно-практическая дисциплина для магистров по машинному обучению. В курсе рассматриваются основные методы классического машинного обучения с акцентом на интуиции и интерпретации базовых моделей.

Цель освоения дисциплины

Курс направлен на формирование у слушателей компетенций, позволяющих эффективно использовать методы классического машинного обучения для решения бизнес-задач, принятия обоснованных управленческих решений и извлечения экономических инсайтов из данных.

Планируемые результаты обучения

• Формулирует, оценивает и интерпретирует модели машинного обучения для решения бизнес-задач
• Критически анализирует результаты моделирования, оценивая их экономическую содержательность и ограничения
• Разрабатывать основанные на данных предложения для управленческих решений

Содержание учебной дисциплины

1. Введение: Машинное обучение как инструмент бизнес-решений
2. Линейные модели: Интерпретируемость и экономический смысл
3. Деревья решений и ансамблевые методы
4. Интерпретация сложных моделей
5. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) и индустриальные практики
6. Каузальный машин-лернинг

Элементы контроля

Экзамен
Итоговый экзамен по курсу, покрывающий все основные темы курса. Экзамен состоит из двух теоретических вопросов и одного вопроса-кейса.
Домашнее задание
Домашнее задание, охватывающее базовые навыки в построении моделей машинного обучения.
Контрольная работа

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
0.5 * Экзамен + 0.25 * Контрольная работа + 0.25 * Домашнее задание

Список литературы

Авторы

Бродская Наталья Николаевна

Программа дисциплины