4 дня
8 часов в день
В Сколтехе
или у заказчика
Программа дополнительного образования
«Машинное обучение»
Научитесь применять современные технологии машинного обучения в индустрии и бизнесе
О курсе
Сколковский институт науки и технологий (Сколтех) предлагает обучающий курс
по использованию анализа данных и машинного обучения.

Цель курса — научить участников решать рабочие задачи при помощи методов анализа данных. Методы могут применяться в самых различных ситуациях: от расчета вероятности сохранения или потери клиента до предсказательного технического обслуживания сложного оборудования.

После прохождения курса слушатели смогут формулировать задачи анализа данных в промышленности и финансах, решать их, используя язык программирования Python, и оценивать качество получившегося решения.
Особенности курса
Преподаватели
Преподаватели курса имеют значительный опыт решения задач в индустрии и преподавания анализа данных как в рамках академических, так
и в рамках индустриальных проектов партнеров Сколтеха.
Гибкость
Курс может проводиться как на территории кампуса Сколковского института науки
и технологий, так и на площадке заказчика. Программа адаптируется под требования и задачи заказчика.
Средства оценки качества
Программа курса включает домашние задания, финальный проект и контрольную работу
по итогам курса*.
*Компаниям-заказчикам рекомендуется выделить сотрудникам достаточно времени для полноценного прохождения курса и выполнения заданий.
Интенсивность работы
Рекомендованная продолжительность программы — четыре дня, по 8 часов в день раз в неделю. Оптимальное количество слушателей — 10-20 человек.
Сертификация
Программа сертифицирована Министерством образования РФ как программа повышения квалификации. После успешного завершения программы выдается сертификат.
Команда курса
Евгений Бурнаев
Основной лектор программы

Специалист в области методов анализа данных и машинного обучения, кандидат физико-математических наук. Реализовал ряд успешных научно-исследовательских проектов в области анализа данных для компаний Airbus, Eurocopter и Sahara Force India Formula1.

Имеет большой опыт преподавания как в академических вузах, таких как МФТИ, ВШЭ, Берлинский Университет им. Гумбольта, так и в частных компаниях — Школе анализа данных Яндекса, Airbus, Сбербанке, Astrium, Safran.
Алексей Зайцев
Ведущий семинаров программы

Кандидат физико-математических наук. Начал заниматься анализом данных в компании Datadvance, которая является пионером
в области применении анализа данных для аэрокосмической отрасли. Разработки компании позволили на 10% снизить стоимость разработки новых самолетов в компании Airbus.

Участвовал в разработке курса по применению байесовских методов машинного обучения
в МФТИ и Сколтехе; обучал машинному обучению французских инженеров в компаниях Airbus, TOTAL, Porsche, провел курс для менеджеров компании Сбербанк.
Специалисты по темам курса


Для проведения занятий по более узким темам приглашаются ведущие специалисты Сколтеха
в соответствующих областях.

Занятия по рекомендательным системам проводит аспирант Евгений Фролов, работающий под руководством Ивана Оседелеца и имеющий богатый опыт решения задач именно такого типа. О методах кластеризации и выделении сообществ рассказывает к.ф.-м.н. Максим Панов, обладающий большим опытом практической работы в этой области.
Согласование программы с заказчиком
Задача Сколтеха — провести максимально эффективный курс, который поможет компании улучшить показатели в различных областях.
Программа может быть адаптирована под потребности конкретного заказчика.
Учет уровня слушателей
Базовый курс разработан в расчете на участников с высшим образованием
и опытом программирования, однако программа может быть адаптирована под слушателей любого уровня подготовки с учетом запросов компании-заказчика.
Выбор общего уровня группы
Наиболее эффективны курсы, которые проводятся в группе с участниками схожего уровня подготовки. Курсы для сотрудников с гуманитарными и техническими функциями в компании могут быть проведены отдельно.
Адаптация содержания и вида программы
Программа курса может быть изменена после обсуждения целей заказчика. Продолжительность курса может быть увеличена или сокращена. Курс может проводиться в формате еженедельных занятий или в формате ежедневного интенсива. Во время курса может быть сделан упор на разбор практических задач анализа данных, возникающих в конкретной сфере.
Содержание курса
День 1
1. Введение в анализ данных
2. Задача регрессии
3. Задача классификации
4. Несбалансированная и многоклассовая классификация
День 2
1. Ядерные методы, машина опорных векторов
2. Решающие деревья и построение ансамблей
3. Отбор признаков
4. Снижение размерности
День 3
1. Нейронные сети
2. Глубокие нейронные сети
3. Байесовский подход
4. Гауссовские процессы
День 4
1. Временные ряды
2. Рекомендательные системы
3. Кластеризация и выделение сообществ
4. Большие данные
Отзывы участников курса
Курс «Машинное обучение» позволил мне обогатить свои знания современным математическим инструментарием, применяющимся при решении практических задач в области экономических исследований. Наиболее интересными мне показались материалы курса, посвященные байесовским методам, деревьям решений и построению нейронных сетей. Использование байесовских методов позволит мне в банковской практике более точно и адекватно оценивать вероятность дефолта для заемщиков из кредитных портфелей с малым уровнем дефолтов; применение деревьев решений позволит разрабатывать алгоритмы действия для задач кредитного скоринга; разработка нейронных сетей может помочь повысить точность моделей оценки вероятности дефолта и доли потерь при дефолте. Хочу поблагодарить лично Евгения Бурнаева и Алексея Зайцева за проведенный курс и порекомендовать его всем коллегам, занимающимся решением прикладных задач с использованием математического аппарата.
Алексей Моргунов, руководитель проектов
Сбербанк
Курс помог мне сориентироваться в текущем состоянии data science. Нам рассказали о ключевых методах, показали в каких пакетах они реализованы и помогли нам запустить эти методы на тестовых примерах. Кроме того, нам рассказали о том, какая математика лежит в основе этих методов и дали список литературы для дальнейшего изучения.
Александр Маланов, сотрудник Казначейства
Сбербанк
Узнайте про курс больше
Если вас заинтересовала возможность проведения курсов по машинному обучению, пожалуйста, заполните форму по ссылке или напишите нам по адресу fedu@skoltech.ru
Made on
Tilda