Прикладные задачи анализа данных

На этой неделе мы разберём две крупные задачи, часто возникающие в бизнес-аналитике. Первая связана с прогнозированием временных рядов; задачи такого типа часто возникают, когда необходимо оценить значение показателя в будущем, основываясь на истории его изменения в прошлом. Такими показателями могут быть спрос на товар, аудитория рекламного баннера, цена акций и т.д. Вторя задача — это анализ поведения пользователей. Класс задач, связанных с анализом пользовательских данных, неизбежно появляется практически в любой сфере бизнеса, подразумевающей работу с клиентами. Как правило, это такие задачи, как привлечение пользователей, работа с аудиторией, прогнозирование оттока и удержание клиентов.

Вторая неделя посвящена вопросам компьютерного зрения. Мы обсудим базовые методы обработки изображений и поговорим про такие задачи, как классификация изображений, распознавание лиц, детекция объектов и семантическая сегментация. Благодаря развитию глубоких нейронных сетей, за последние несколько лет во всех этих задачах достигнут огромный прогресс. Вы узнаете, как на практике пользоваться нейросетевыми библиотеками, и научитесь быстро собирать и размечать большие коллекции изображений.

Данная неделя посвящена работе с особым видом данных — текстами. Тексты встречаются во многих задачах, и при этом свести их к стандартной матрице с объектами и признаками не так просто. В этом модуле мы изучим основы работы с текстовыми данными, способы генерации признаков на их основе, поговорим о нейросетевых подходах (в частности, word2vec и рекуррентные сети). Также мы обсудим несколько конкретных прикладных задач анализа текстов, среди которых будут анализ тональности и аннотирование.