Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

32 000 ₽
нет рассрочки

Цель курса- повышение профессионального уровня в области применения методов Анализа данных и Машинного обучения для решения практических задач. Слушатели смогут расширить свои знания и навыки по применению базовых алгоритмов линейной алгебры, методов математического анализа, оптимизационных методов, методов статистического анализа и теории вероятности для построения эффективных решений в области Анализа данных и Машинного обучения. На простых примерах слушатели получат навыки программирования на языке высокого уровня( Python).

Требования для поступления
Программа рассчитана на лиц с высшим образанием, сотрудников банков, занимающихся оценкой банковских рисков. При поступлении требуется пройти собеседование.

Вас будут обучать

д.ф.-м.н, профессор, ВМК

Руководитель программы "Машинное обучение и управление большими данными"
д.ф.-м.н., зав. отделом ФИЦ ИУ РАН, автор более 100 научных публикаций в российских и зарубежных изданиях, в том числе 2-х монографий

Образовательная организация

Общая информация

  • Программы дополнительного образования МГУ
  • Открытые лектории в Московском университете
  • «МГУ — школе»
  • «Университет без границ»
  • Подготовка к поступлению
  • Школы юных, кружки и образовательные курсы для школьников при факультетах МГУ
  • Общеуниверситетские подготовительные курсы
  • Подготовительные курсы факультетов МГУ (бакалавриат, специалитет, магистратура)
  • Мероприятия для школьников в музеях МГУ

Нормативные документы

  • Приказ Минобрнауки России от 1 июля 2013 г. №499 «Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным профессиональным программам»
  • Положение о повышении квалификации работников МГУ

Программа курса

Направление программы
Профессиональные программы

Область программы
Математические и естественные науки

Группа программы
Компьютерные и информационные науки

Вид программы
Программы повышения квалификации

Форма обучения
Очно-заочная

Объем программы (академические часы)
Всего - 72
Аудиторных - 36

Рейтинг курса

2.7
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 10.12.2024 09:45
«Введение в машинное обучение: основы Python»

«Введение в машинное обучение: основы Python»

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями