• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2020/2021

Введение в анализ данных-2

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)
Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика
Когда читается: 3-й курс, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Целями освоения дисциплины «Введение в анализ данных» являются овладение студентами моделями и методами интеллектуального анализа данных и машинного обучения в задачах обработки и анализа данных, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных. Изучаются основные модели (линейные, метрические, логические), подходы к их обучению и методы обработки данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Знать основные модели и методы машинного обучения и разработки данных
  • Уметь адекватно применять указанные модели и методы, а также программные средства, в которых они реализованы
  • Иметь навыки (приобрести опыт) анализа реальных данных с помощью изученных методов
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает модель решающего дерева и умеет её обучать
  • Владеет методами построения композиций моделей
  • Владеет методами кластеризации данных
  • Знает основные подходы к построению рекомендательных систем
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Логические методы
    Логические методы и их интерпретируемость. Простейший пример: список решений. Пример решающего списка для задачи фильтрации нежелательных сообщений. Деревья решений. Проблема построения оптимального дерева решений. Жадный алгоритм, основные его параметры. Построение деревьев решений. Критерий ветвления. Выбор оптимального разбиения в задачах регрессии. Сложности выбора разбиения в задаче классификации. Примеры критериев: энтропийный (прирост информации), Джини и их модификации. Критерии завершения построения. Регуляризация и стрижка деревьев.
  • Композиции алгоритмов
    Простейший пример: уменьшение дисперсии при усреднении алгоритмов методом бутстреп. Блендинг алгоритмов. Понятие смещения и разброса (иллюстрация на примере линейных методов и решающих деревьев). Уменьшение разброса с помощью усреднения. Случайный лес. Оценка out-of-bag. Градиентный бустинг.
  • Кластеризация данных
    Простые эвристические подходы. Алгоритм K-Means. Проблема устойчивости результатов и важность грамотной инициализации, алгоритм K-Means++. Выбор числа кластеров. Оценка качества кластеризации.
  • Рекомендательные системы
    Постановка задачи. Коллаборативная фильтрация. Методы на основе матрицы оценок: item-based, user-based. Матричные разложения.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.4 * Домашнее задание + 0.2 * Контрольная работа + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, & Jerome Friedman. New York. (n.d.). Book Reviews 567 The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.45E1D521

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Christopher M. Bishop. (n.d.). Australian National University Pattern Recognition and Machine Learning. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EBA0C705