Информационный поиск, анализ и предобработка данных

Цели и задачи дисциплины

Цель изучения курса - узнать основные приемы сбора, предобработки, анализа набора данных, а также устройство систем информационного поиска. Задачи курса - научится работать с библиотеками Python для анализа и визуализации данных, узнать об основных методах, применяемых при создании поисковых систем, принципах решения соответствующих задач обработки текстов на естественном языке, а также основы спектрального анализа сигналов.

Краткое содержание дисциплины

В курсе изучаются приемы сбора, преобработки и анализа данных. Большое внимание в курсе уделено временным рядам, рассматриваются стационарные и нестационарные ряды и задача их прогнозирования. Отличительной особенностью курса является изучение state-of-the-art методов преобразования временных рядов в изображения, набирающее все большую популярность, т.к. такие изображения могут потом служить входными данными для сверточных нейронных сетей.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-1 Способен разрабатывать и применять алгоритмы анализа данных, машинного обучения и нейросетевых технологий при создании интеллектуальных информационных систем