Machine Learning & Data Science
Description: The course is aimed at developing students ' theoretical knowledge and practical skills on the basics of machine learning, mastering the tools, models and methods of machine learning, as well as acquiring the skills of a data scientist and a developer of mathematical models, methods and algorithms for data analysis.
Amount of credits: 6
Пререквизиты:
- Information and communication technologies
Course Workload:
| Types of classes | hours |
|---|---|
| Lectures | 30 |
| Practical works | |
| Laboratory works | 30 |
| SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance) | 30 |
| SAW (Student autonomous work) | 90 |
| Form of final control | Exam |
| Final assessment method |
Component: Component by selection
Cycle: Profiling disciplines
Goal
- формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения, овладение студентами инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных
Learning outcome: knowledge and understanding
- понимание классов задач, решаемых с помощью алгоритмов машинного обучения
- знать алгоритмы машинного обучения
- базовым инструментарием машинного обучения
Learning outcome: applying knowledge and understanding
- применять на практике алгоритмы машинного обучения
- обосновать применение того или иного алгоритма машинного обучения для решения конкретной задачи
- программно реализовывать алгоритмы машинного обучения
- анализировать результаты обучения алгоритма, предлагать пути повышения точности алгоритма
Learning outcome: formation of judgments
- формовать суждения о применение алгоритмов машинного обучения на различных практических задач
Learning outcome: communicative abilities
- развитие и совершенствование коммуникативных способностей студентов
- развитие навыков участия в конструктивном диалоге о прикладном анализе явлений и процессов в сфере политики с использованием методов политической науки для поддержки процесса принятия практических решений
- способен грамотно и аргументировано публично представлять результаты своей научной и профессиональной деятельности, в т.ч. используя современные средства ИКТ.
Learning outcome: learning skills or learning abilities
- Способностью собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований, необходимые для формирования выводов по соответствующим научным исследованиям
- Способность изучения новых научных принципов и методов исследований
