Практикум: применение AI-технологий для анализа и прогнозирования данных

Курс повышения квалификации в Санкт - Петербурге/Онлайн-трансляция.

Срок обучения - 2 дня.

Продолжительность обучения - 16 часов.

В эпоху цифровизации и больших данных искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью бизнес-процессов. Компании всех масштабов активно внедряют технологии анализа данных для принятия обоснованных решений, оптимизации процессов и повышения конкурентоспособности.

Для кого предназначен:

Менеджеров, экономистов, аналитиков, социологов, логистов, маркетологов, инженеров и других специалистов, которым приходится сталкиваться с проблемой анализа и прогнозирования данных и у которых есть потребность в приобретении навыка работы с моделями машинного обучения.

Цель обучения:

Отработать на практику процедуру построения модели машинного обучения для анализа и прогнозирования данных.

Особенности программы

Курс предоставляет слушателям реальные инструменты для работы с данными и построения прогнозных моделей. Это особенно важно для специалистов, чья деятельность связана с анализом информации и принятием решений на основе данных.

Курс ориентирован на широкий круг специалистов:

• Менеджеры получат инструменты для более точного прогнозирования бизнес-показателей.
• Маркетологи научатся анализировать поведение потребителей и оптимизировать рекламные кампании.
• Экономисты освоят современные методы финансового анализа.
• Аналитики расширят свой инструментарий для работы с данными.
• Социологи получат возможность более глубокого анализа социальных явлений.
• Логисты смогут оптимизировать цепочки поставок.
• Инженеры научатся прогнозировать технические параметры.

В результате обучения слушатели:

• Освоят методику выполнения последовательности действий при построении модели машинного обучения.
• Ознакомятся на практике с построением модели машинного обучения для регрессии
• Ознакомятся на практике с построением модели машинного обучения для классификации.
• Получат представление – как формулировать задачу программисту, что контролировать при ее выполенении, чтобы получить адекватный результат.