Машинное обучение: регрессия и предсказание данных на Python

Онлайн-курс по применению линейной регрессии для прогнозирования данных. Теория и практика на примере соревнования Kaggle.

О чём этот курс
Курс посвящён изучению методов линейной регрессии и практическому применению этих знаний для решения задачи прогнозирования потребления энергии ASHRAE на платформе Kaggle.

Первая часть курса охватывает теорию и практику обработки данных: постановка задачи, подготовка данных, построение базовых моделей машинного обучения и оценка качества прогнозов. Во второй части слушатели закрепляют знания на практике, анализируя реальные данные.

Чему вы научитесь
— Применять методы линейной регрессии для прогнозирования численных значений.
— Работать с реальными наборами данных и готовить их для моделирования.
— Использовать базовые алгоритмы машинного обучения для минимизации ошибок прогноза.
— Оценивать качество моделей с помощью стандартных метрик.
— Строить полиномиальные и линеаризуемые регрессионные модели.
— Анализировать результаты соревнований на платформе Kaggle.

Кому подойдёт
Студентам технических специальностей, желающим углубить свои знания в области анализа данных и машинного обучения.
Специалистам IT-сферы, стремящимся освоить новые инструменты для повышения квалификации и карьерного роста.
Аналитикам данных, которым необходимо научиться строить точные прогнозы на основе исторических данных.

Как проходит обучение
Обучение полностью дистанционное, доступ к материалам предоставляется через интернет. Курс состоит из двух частей: первая посвящена теории и основам работы с данными, вторая — практической реализации полученных навыков на реальных кейсах. После завершения курса выдаётся сертификат.

Коротко
Для чего: Прогнозирование данных методами линейной регрессии
Кому: IT-специалистам, аналитикам данных и студентам
Что нужно: Интернет и знание языка программирования Python

Как купить
1. Нажмите «Перейти к покупке».
2. Проверьте у партнёра версию, срок лицензии и итоговую цену.
3. Оплатите заказ и получите ключ или ссылку на скачивание.
4. Активируйте покупку по инструкции продавца.

Bigru.ee показывает товар и ведёт на партнёрскую площадку: оплата, выдача, возврат и поддержка — на её стороне.