Темп роста количества доступных данных в современном мире постоянно растёт, что ставит перед исследователями новые задачи: хранения, обработки и анализа больших массивов данных. К последним могут относится и данные формируемые в самих самых обычных компаниях при решении казалось бы рядовых задач: от выявления влияние дизайна сайта на отток/приток пользователей, до прогноза производства необходимого объема продукции. Чтобы сохранять конкурентоспособность с другими компаниями необходимы умения являющие предметом изучения данного курса. Магистерский курс "Машинное обучение и анализ данных" призван научить слушателей обращаться с подобными массивами данных, дать представление об традиционных методах анализа данных и машинного обучения с учетом современных тенденций. Умение применять методы машинного обучения к прикладным задачам является одной из важнейших компетенций для современного аналитика.
Лекции/семинары расположены на странице аналогичного курса для мехмата: см. Введение в машинное обучение.