الرياضيات لعلوم البيانات. الجزء 3. طرق التحسين وخوارزميات تحليل البيانات - الدورة 32490 روبل روسي. من الأخصائي، التدريب 40 ساعة دراسية، تاريخ 15 مايو 2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
مدرس دورة برمجة محترف، مطور معتمد معهد بايثون مع خبرة عمل عامة في مجال تكنولوجيا المعلومات أكثر من 20 عاما. بناء أنظمة تكنولوجيا المعلومات في 4 شركات من الصفر. أكثر من 5 سنوات.
تخرج فاديم فيكتوروفيتش من الجامعة الحكومية الروسية للعلوم الإنسانية عام 2000 بتخصص في المعلوماتية وعلوم الكمبيوتر. محترف حقيقي في الأمور الإدارية نظام إدارة قواعد البيانات، أتمتة العمليات التجارية للشركة (تخطيط موارد المؤسسات وإدارة علاقات العملاء وما إلى ذلك)، وإنشاء حالات الاختبار وتدريب الموظفين.
قادرة على تحفيز وآسر. إنه متطلب من مستمعيه، ومستعد دائمًا لتوضيح النقاط الصعبة. تتيح له الخبرة الواسعة في العمل في المشاريع الحقيقية الاهتمام بتلك التفاصيل التي عادة ما يتجاهلها المطورون المبتدئون.
وحدة 1. طرق التحسين (16 ac. ح.)
- المفاهيم الأساسية والتعاريف والموضوع
- استمرارية وسلاسة وتقارب الوظائف الرقمية. وظائف رقمية منفصلة
- التحسين المشروط وغير المشروط
- أساليب التحسين ذات المعايير الفردية
- بيان مشكلة التحسين متعدد المعايير
- أساليب التحسين متعددة المعايير
- نزول متدرج
- طرق التحسين العشوائية
الوحدة 2. خوارزميات تحليل البيانات (16 ac. ح.)
- خوارزمية الانحدار الخطي. نزول التدرج
- تحجيم الميزات. تنظيم L1 و L2. نزول التدرج العشوائي
- الانحدار اللوجستي
- خوارزمية بناء شجرة القرار. غابة عشوائية
- تعزيز التدرج
- تحليل خوارزمية الانتشار العكسي
الوحدة 3. العمل النهائي (8 ق. ح.)
يتضمن علم البيانات مجموعة واسعة من الأساليب والأساليب لجمع ومعالجة وتحليل وتصور مجموعات البيانات من أي حجم. هناك مجال منفصل مهم عمليًا لهذا العلم وهو العمل مع البيانات الضخمة باستخدام مبادئ جديدة النمذجة الرياضية والحسابية، عندما تتوقف الطرق الكلاسيكية عن العمل بسبب استحالتها التحجيم. تم تصميم هذا المقرر لمساعدة الطالب على تعلم أساسيات الموضوع من خلال الصياغة و حل المشكلات النموذجية التي قد يواجهها باحث علم البيانات في عمله عمل. لتعليم الطالب كيفية حل مثل هذه المشكلات، يزود مؤلفو الدورة الطالب بالحد الأدنى النظري اللازم ويوضحون كيفية استخدام قاعدة الأدوات عمليًا.
4,2