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
1 и 3 апреля 2025 г.
Очно или дистанционно
6 ак.ч. лекций и практики
2 ак. ч. самостоятельной работы
2 ак. ч. самостоятельной работы
18 000 руб/слушатель
Скидки для групп
Скидки для групп
Знание основ статистики, понимание моделей ML/DS и Python на базовом уровне
В рамках интенсива буду рассмотрены основы uplift-моделирования, базовые и продвинуты алгоритмы для определения uplift, особенности их применения и валидации.
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
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
► 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
► Повторение теоретической части
► Применение базовых и продвинутых методов с помощью библиотеки Econml в jupyter notebook на смоделированном датасете
► Подбор гиперпараметров базовых моделей на примере S и T Learner'ов на кросс-валидации
► Валидация и проверка стабильности полученных результатов
► Применение базовых и продвинутых методов с помощью библиотеки Econml в jupyter notebook на смоделированном датасете
► Подбор гиперпараметров базовых моделей на примере S и T Learner'ов на кросс-валидации
► Валидация и проверка стабильности полученных результатов
Подход к обучению
Лекции
Демонстрации
Тесты дня
Домашние задания
Теория не будет оторвана от практики.
Вас ждет насыщенная программа и поддержка преподавателя на протяжении всего интенсива
Вас ждет насыщенная программа и поддержка преподавателя на протяжении всего интенсива
Онлайн вебинары с преподавателем и возможность задать все ваши вопросы
Преподаватель покажет и расскажет, как решается реальная задача на практике
Короткий тест в конце каждого дня, который поможет понять, насколько вы усвоили материал
Задачи и тесты, которые позволят повторить и закрепить пройденный на лекциях материал
Преподаватели
- Полина ОкуневаАвтор курса A/B Тестирование
Руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках практики GlowByte Advanced Analytics - Владимир СеливерстовБизнес-аналитик практики GlowByte Advanced Analytics
- Специализируется на задачах по uplift-моделированию и причинно-следственному анализу с фокусом на оценку эффекта.
A²NCED
Записаться на интенсив
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
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