Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

Яндекс.Почта очень быстро развивается: за последние два года её аудитория выросла почти в полтора раза — до более чем 18М человек в месяц. Чтобы такой рост был возможным, техническое развитие тоже должно идти очень быстро — каждую неделю мы выкатываем по два релиза с улучшениями и изменениями.

Но для того чтобы сделать хороший сервис, недостаточно работы с технической стороной — нужно наладить и организационную часть. В том числе быструю и эффективную службу поддержки.

В течение всего последнего года мы реализовывали проект по её реорганизации. О том, как мы его задумывали, какие метрики ставили и что получилось, мы и хотим сейчас рассказать.