We're proud to design great products for life
Интенсив
Задачи uplift-моделирования
В рамках интенсива буду рассмотрены основы uplift-моделирования, базовые и продвинуты алгоритмы для определения uplift, особенности их применения и валидации.
Когда
Длительность
Формат
Стоимость
Требования
Ведется сбор заявок
Очно или дистанционно
6 ак.ч. лекций и практики
2 ак. ч. самостоятельной работы
18 000 руб/слушатель
Скидки для групп
Знание основ статистики, понимание моделей ML/DS и Python на базовом уровне
Научимся использовать базовые и продвинутые алгоритмы
Осуществим подбор гиперапараметров
Обсудим возникающие подводные камни, касающиеся валидации и стабильности алгоритмов
О чём пойдёт речь?
На интенсиве мы расскажем о постановке задачи и методах построения и проверки качества uplift-моделей.
В рамках практической части на реальных данных:
Аналитикам, DS, Team leads, будущим специалистам по исследованию операций
5. РобоБух проводит
сверку автоматически
для понимания достоинств и недостатков uplift-моделирования для определения сегментов для таргетированных акций
Кому подойдет курс?
желающим разобраться в том, как использовать uplift-моделирование в индустриальных кейсах
Руководителям Data Science подразделений
A²NCED
Программа
► В каких задачах применяется данная методика, в чем ее особенности
► Методы для расчета uplift, начиная с простых и заканчивая продвинутыми (DML, DR)
► Валидация результатов применения методов на исторических данных
► Подходы к валидации на актуальных данных
Подход к обучению
Лекции
Онлайн вебинары с преподавателем и возможность задать все ваши вопросы
Демонстрации
Преподаватель покажет и расскажет, как решается реальная задача на практике
Тесты дня
Короткий тест в конце каждого дня, который поможет понять, насколько вы усвоили материал
Домашние задания
Задачи и тесты, которые позволят повторить и закрепить пройденный на лекциях
материал
Теория не будет оторвана от практики.
Вас ждет насыщенная программа и поддержка преподавателя на протяжении всего интенсива
Преподаватели
  • Полина Окунева
    Автор курса A/B Тестирование
    Руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках практики GlowByte Advanced Analytics
    • Специализируется на разработке методологии A/B тестирования и методах Causal Inference.
    • Руководитель Центра компетенции по А/В экспериментам.
    • Имеет обширный опыт работы над проектами в различных отраслях с фокусом на uplift-моделирование.
    • Автор профильных статей на Хабр, выступлений сообщества NоML.
  • Владимир Селиверстов
    Бизнес-аналитик практики GlowByte Advanced Analytics
    • Специализируется на задачах по uplift-моделированию и причинно-следственному анализу.
A²NCED
Записаться на интенсив
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Я представляю

Узнавайте об обновлениях
и новых курсах первыми!

Подписывайтесь на наше коммьюнити NoML (Not only Machine Learning), где мы публикуем все новости, общаемся и делимся мнениями об индустрии