Деректерді талдаудың қолданбалы міндеттері
Сипаттама: Курс деректерді талдаудың әртүрлі салаларынан қолданбалы мәселелерді шешуге бағытталған: мәтінді талдау және ақпараттық іздеу, бірлескен сүзу және ұсыныс жүйелері, бизнес-аналитика, уақыт қатарларын болжау. Курста студент гетерогенді мәліметтерден белгілерді алудың, әзірленген модельдердің сапасын бағалаудың және машиналық оқытудың әртүрлі алгоритмдерін қолданудың практикалық дағдыларын игереді.
Кредиттер саны: 10
Пререквизиты:
- Алгоритмдеу және бағдарламалау технологиясы
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 30 |
| Практикалық жұмыстар | 30 |
| Зертханалық жұмыстар | 60 |
| СӨЖО | 30 |
| СӨЖ | 150 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны |
Компонент: ЖОО компоненті
Цикл: Кәсіптік пәндер
Мақсат
- «Деректерді талдаудың қолданбалы мәселелері» пәні Data Science курсының ұсынысы болып табылады және екі мақсатты орындауға бағытталған. Біріншісі – қолданбалы статистиканы оқыту, ол машиналық оқытуды жүзеге асырумен және нәтижелерді талдаумен байланысты. Бұған үлгілерді талдау және салыстыру, машиналық оқыту үлгілерін түсіндіру және A/B сынақ нәтижелерін жоспарлау және талдау кіреді. Екіншісі – машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы күрделі есептерді шешу тәжірибесін беру. Атап айтқанда, табиғи тілді өңдеу, кескіндермен және сигналдармен жұмыс істеу, уақыттық қатарларды болжау, кеңес беру жүйесін құру мәселелері қарастырылады.
Міндет
- сызықтық модельдерді талдауда статистикалық әдістерді қолдану дағдыларын қалыптастыру
- машиналық оқыту үлгілерін интерпретациялау дағдыларын қалыптастыру
- гипотезаларды статистикалық тексеру дағдыларын қалыптастыру
- А/В тестілеуді жүзеге асыру дағдыларын қалыптастыру
- болжаудың статистикалық әдістерінің дағдыларын қалыптастыру
- машиналық оқытуды пайдалана отырып болжау дағдыларын қалыптастыру
- кеңес беру жүйесін құруда практикалық дағдыларды меңгеру
- компьютерлік көру есептерін шешуде практикалық дағдыларды меңгеру
- дыбыс сигналын талдау, нейрондық желі тәсілдері
- табиғи тілді талдау дағдыларын қалыптастыру
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- Уақыт қатарларын болжау әдістерін меңгеру
- Рекомендациялық жүйелердің негізгі сапа көрсеткіштерін білу
- Мәтінді талдаудың негізгі әдістерін меңгеру
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- Машиналық оқыту үлгілерін түсіндіре білу
- A/B сынақтарының нәтижелерін жоспарлай және талдай білу
- Ұсынушы жүйелерді қалай құру керектігін біліңіз
- Бейне мен сигналды талдаудың негізгі міндеттерін шеше білу
- Мәтінді талдаудың күрделі мәселелерін шеше білу (машиналық аударма және т.б.)
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- Мәтінді талдаудың күрделі мәселелерін шешу туралы пайымдауды қалыптастыру (машиналық аударма және т.б.)
- Рекомендациялық жүйелердің құрылысы туралы пайымдауларды қалыптастыру
- Машиналық оқыту үлгілерін интерпретациялау
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- оқушылардың коммуникативтік қабілеттерін дамыту және жетілдіру;
- қазіргі әлемдегі жасанды интеллект жүйелерінің рөлі мен маңызы, жүйелердегі әртүрлі бағыттар туралы сындарлы диалогқа қатысу дағдыларын дамыту жасанды интеллект
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- ғылыми-зерттеу жұмыстарын орындау үшін жасанды интеллект жүйесі саласында дағдыларды қалыптастыру
- кеңес беру жүйесін құру дағдыларын дамыту
- білім қоғамын құру мүддесі үшін академиялық және кәсіби контексттерде технологиялық, әлеуметтік немесе мәдени дамуға үлес қосу мүмкіндігі
