Симулятор Data Science

Характеристики

Дополнительная категория

303

Продолжительность

3

План

Компания X6 управляет тысячами магазинов по всей стране. Перед ней стоит задача устанавливать цены товаров так, чтобы получать стабильную прибыль, при этом удерживая покупателей. Вы разработаете алгоритм, которые максимизирует выручку для целевой маржи.

План

Karpov.Courses хочет понимать, какие студенты стали реже заходить в Симулятор. Решите задачу-квест разработки модели оттока, пройдя несколько этапов: от пошагового написания SQL-запроса с оконными функциями для построения датасета — до постройте доверительных интервалов для предсказаний модели и её деплоя.

План

Мы прогнозируем объемы продаж маркетплейса для миллионов товаров с помощью градиентного бустинга. Стейкхолдеры обращаются с вопросом: насколько мы уверены в предсказаниях модели? Ваша задача оценить надежность её предсказаний для данных в будущем.

План

ML-команде маркетплейса потребовались векторные представления товаров, чтобы находить похожие товары. Постройте эмбеддинги товаров на основе паттернов поведения покупателей, используя методы коллаборативной фильтрации.

План

ML-команде маркетплейса потребовались векторные представления товаров, чтобы находить похожие товары. Постройте эмбеддинги товаров на основе паттернов поведения покупателей, используя методы коллаборативной фильтрации.

План

Отдел маркетинга запускает SMS-рассылки, чтобы привлечь внимание клиентов компании. Вам предстоит оценить их эффективность, решая задачу Uplift моделирования. Вы поймете как работать с этой задачей изнутри, написав свою версию uplift-дерева с нуля.

Формат обучения

Самостоятельно

Есть вебинары

false

Есть домашние работы

true

Есть видеоуроки

true

Есть текстовые уроки

true

Есть тренажеры

true

Есть сообщество

true

Сложность

Для опытных

Тип обучения

Курс

Есть бесплатная часть

true

Результат обучения

Сертификат

Часы в неделю

15