Machine Learning & Data Science

Smailova Saule Sansyzbaevna

The instructor profile

Description: The discipline is aimed at developing skills in working with machine learning algorithms to solve real scientific and technological problems in the direction of the dissertation research. We study algorithms of controlled machine learning based on actual data, algorithms of uncontrolled machine learning, which are prognostic models, as well as advanced learning algorithms that use software agents.

Amount of credits: 5

Пререквизиты:

  • Machine Learning and Data Analysis

Course Workload:

Types of classes hours
Lectures 15
Practical works
Laboratory works 30
SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance) 75
SAW (Student autonomous work) 30
Form of final control Exam
Final assessment method

Component: Component by selection

Cycle: Base disciplines

Goal
  • Знакомство с примерами типовых и редких задач, решаемых с помощью машинного обучения
  • Формирование у докторантов практических навыков постановки задач машинного обучения, анализа больших данных и оценки результатов
  • формирование у докторантов профессиональной компетенции в области разработки и использования систем обработки и анализа больших массивов данных
Objective
Learning outcome: knowledge and understanding
  • Понимать важность феномена больших данных для развития общества и науки. Знать причины возникновения тренда больших данных. Знать проблемы и возможности, связанные с появлением больших данных. Понимать важность применения научных методов для извлечения пользы из больших массивов данных
Learning outcome: applying knowledge and understanding
  • Уметь формулировать алгоритмы в парадигме Map Reduce. Владеть методами интеллектуального анализа данных, в т.ч. методами оценки качества моделей, алгоритмов, методами экспериментальной проверки гипотез
Learning outcome: formation of judgments
  • иметь способность выстраивать логику рассуждений и высказываний, основанных на интерпретации данных, интегрированных их разных областей науки и техники, выносить суждения на основании неполных данных
Learning outcome: communicative abilities
  • Способность анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров с обоснованными выводами и рекомендациями.
Learning outcome: learning skills or learning abilities
  • Способность к созданию программного обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов