OTUS - Онлайн-образование
+7 499 938-92-02

Анализ данных и машинное обучение в MATLAB

Что даст вам этот курс

23
1

Курс находится на этапе разработки.

Длительность курса ориентировочно 3 месяца.

Уникальная учебная программа - полный курс от самых азов до навыков создания систем обработки данных и предсказания. Самый простой способ научиться работать с данными, потому что MATLAB - самый доступный язык программирования для непрограммистов , он содержит большое количество функций, самую лучшую и подробную документацию, встроенные графические приложения для упрощения работы. Выполняйте домашние задания прямо в браузере с моментальной проверкой на правильность выполнения.

Ты с нуля учишься решать реальные задачи по обработке данных и созданию моделей машинного обучения, даже не зная изначально, что это вообще такое. Узнаешь, о последних фишках MATLAB в области анализа данных, которые появились за последние несколько лет. Освоишь доступный язык программирования для "непрограммистов" и сможешь писать свои алгоритмы.

Matlab - это мощный инструмент с огромным количеством библиотек по всем направлениям от систем управления и физического моделирования до нейросетей и BigData, включая предсказательные модели.

Matlab интегрируется с Python, R и С, а также включает в себя библиотеки кодогенерации.

Matlab используют крупные компании и банки для построения предсказательных моделей и анализа данных, а также для разработки.

Минимальные требования для прохождения курса
Знания базовой математики, основ линейной алгебры (хотя бы понимание, что такое матрицы и вектора), базовое понимание алгоритмов (циклы и условия).

Преподаватель

Петр Лукьянченко
Преподаватель ВШЭ по высшей математике
Имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ. Готовил студентов к международным олимпиадам по математике, участвовал в подготовке команд для соревнований по программированию. Работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics, принимал участие в формировании отдела бизнес-аналитики и анализа данных. Руководил проектами в госструктурах, отвечал за прогнозирование ключевых бизнес-KPI и структурирование данных большого объема. Управлял проектом по созданию математического комплекса алгоритмов 3D-картографии. Около 3 лет работал Quantitative Research. Занимался анализом и прогнозированием временных рядов, участвовал в создании модели стохастической волатильности.
Программа обучения
Модуль 1
Введение
Модуль 2
Численные и Символьные исчисления
Модуль 3
High Performance Computing
Модуль 4
Machine Learning в MATLAB
Модуль 5
Развертывание алгоритмов
Модуль 6
Очень большой и классный проект
Подробная программа
PDF 62626 kb
Введение
Установка MATLAB. Знакомство с основными функциями и операторами Векторы, матрицы, операции с ними, работа с памятью Работа с ячейками, текстом, структурами, таблицами, временем Представление данных в виде матриц. Выбор данных по условиям Импорт и обработка данных. Предобработка, преобразование и анализ данных Построение 2D и 3D графиков. Типы графиков и их настройка Основные программные конструкции, создание своих функций
Оценить модуль
Тема 1: Знакомство с MATLAB
получение лицензии и установка. Обзор IDE. Создание переменных. Импорт данных с помощью GUI. Построение графиков с помощью GUI
Тема 2: Массивы
Создание векторов и матриц. Индексация. Размер массива (length, size). Создание равномерно распределенных последовательностей чисел (linspace). Инициализация массивов (zeros, ones). Генерация случайных чисел (rand, randn, randi).
Тема 3: Типы данных
работа с ячейками (cell). Создание текстовых переменных и работа с ними (char, cellstr, string). Структуры (structure) и таблицы (table, timetable). Дата и время (datetime, duration, calendarDuration)
Тема 4: Матричные преобразования
трансформация матриц, преобразование типов данных, логическое индексирование
Тема 5: Анализ данных
импорт данных в MATLAB из текствых и Excel-файлов. Импорт большого количества файлов с помощью datastore. Применение встроенных функций для обработки данных: замена пропусков, фильтрация шумов и выбросов. Группировка данных и подсчет статистики по группам
Тема 6: Графическое отображение данных
настройка графиков с помощью простейших функций. Работа с графическими объектами с помощью Property Inspector и команд MATLAB.
Тема 7: Программирование в MATLAB
циклы, условия, функции ввода-вывода. Локальные, вложенные (nested) и анонимные функции. Создание своих функций. Работа с путями MATLAB (path)