Lepsze rozumienie ML - Uporządkujesz pojęcia związane z Machine Learning i łatwiej odróżnisz go od klasycznych metod analizy danych, dzięki czemu trafniej dobierzesz podejście do realnych problemów biznesowych.
Przygotowanie danych w R - Nauczysz się eksplorować, wizualizować i przygotowywać dane do modelowania w R, więc sprawniej wykryjesz braki, odstające obserwacje i problemy, które obniżają jakość modeli.
Poprawna ocena modeli - Przećwiczysz walidację krzyżową oraz miary jakości dla zmiennych ciągłych i dyskretnych, aby rzetelnie porównywać modele i unikać decyzji opartych na przypadkowo dobrych wynikach.
Budowa modeli predykcyjnych - Poznasz regresję liniową, logistyczną, grzbietową oraz techniki modelowania nieliniowości, dzięki czemu samodzielnie zbudujesz modele dopasowane do różnych typów danych i celów.
Skuteczna klasyfikacja - Dowiesz się, jak stosować modele liniowe i drzewa decyzyjne w zadaniach klasyfikacyjnych, aby lepiej przewidywać klasy obiektów i porównywać mocne strony różnych algorytmów w praktyce.
Metody nadzorowane i nienadzorowane - Zobaczysz, kiedy używać uczenia nadzorowanego, a kiedy metod nienadzorowanych, w tym reguł asocjacji, co pomoże Ci analizować dane także wtedy, gdy nie masz gotowych etykiet.
Silniejsze modele zespołowe - Poznasz bagging, boosting i random forests, więc nauczysz się poprawiać trafność prognoz oraz stabilność modeli przez łączenie wielu podejść zamiast polegać na jednym algorytmie.
Interpretacja i odpowiedzialność - Nauczysz się wyjaśniać działanie złożonych modeli oraz uwzględniać kwestie etyczne, dzięki czemu przygotujesz analizy bardziej zrozumiałe, wiarygodne i bezpieczne dla odbiorców decyzji.
Podstawy statystyki - Powinieneś rozumieć średnią, medianę, wariancję, korelację i podstawy wnioskowania, aby swobodnie interpretować wyniki modeli oraz miary jakości omawiane podczas szkolenia.
Znajomość pracy z danymi - Powinieneś umieć pracować z tabelami danych, rozpoznawać typy zmiennych i czytać proste zbiory, ponieważ szkolenie zakłada samodzielną analizę i przygotowanie danych do modeli.
Podstawy języka R - Powinieneś znać podstawy składni R, uruchamiania skryptów i pracy na obiektach, aby skupić się na modelach i analizie, a nie na nauce samego środowiska programistycznego.
Myślenie analityczne - Powinieneś potrafić interpretować wykresy i wyciągać wnioski z danych, bo szkolenie wymaga porównywania modeli, oceny wyników i rozumienia ograniczeń różnych metod.
