Вступ

Курс присвячений розв'язанню типових задач, які виникають при дослідженні даних за допомогою методів машинного навчання та математичної статистики за допомогою мови R.

Очікувані результати вивчення.
Знання:

1.      Методи роботи із структурами даних у мові R: читання, запис — та швидкість їх роботи у схожих умовах.

2.      Способи організації циклів у мові R та швидкість їх роботи у залежності від виконуваної задачі та оброблюваних даних.

3.      Статистичниі тести для центральних тенденцій.

4.      Алгоритми класифікації для дискретних наборів даних.

5.      Індекси якості класифікації для двох класів.

Вміння:

1.      Перевіряти швидкість виконання виразів у мові R.

2.      Знаходити аномалії у одновимірних числових даних та застосовувати індекси перевірки даних на належнісь до нормального розподілу.

3.      Готувати дані до статистичних тестів центральних тенденцій розподілу із вибором типу тесту у залежності від особливостей поставленої задачі.

4.      Готувати дані до розв’язання задачі класифікації.

5.      Використовувати алгоритми класифікації: CART, Random Forest.

6.      Валідувати роботу алгоритмів класифікації з використанням внутрішніх та зовнішніх показників.

7.      Виправляти незбалансованість класів у даних.

Компетентності:

1.      Вибирати способи роботи з табличними даними у мові R дотримуючись балансу швидкодії та простоти розуміння коду.

2.      Використовувати різні форми представлення категоріальних змінних у залежності від потреб наочності подання та вимог алгоритмів до обробки таких змінних.

3.      Оцінювати вплив змінних на результати роботи алгоритмів класифікації.

4.      Покращувати результати роботи алгоритмів класифікації.