Economics and Business Consulting

Delivered at:: Department of Economics

Course type:: Compulsory course

When:: 2 year, 2, 3 module

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Образовательно-практическая дисциплина для магистров по машинному обучению. В курсе рассматриваются основные методы классического машинного обучения с акцентом на интуиции и интерпретации базовых моделей.

Цель освоения дисциплины

Курс направлен на формирование у слушателей компетенций, позволяющих эффективно использовать методы классического машинного обучения для решения бизнес-задач, принятия обоснованных управленческих решений и извлечения экономических инсайтов из данных.

Планируемые результаты обучения

• Формулирует, оценивает и интерпретирует модели машинного обучения для решения бизнес-задач
• Критически анализирует результаты моделирования, оценивая их экономическую содержательность и ограничения
• Разрабатывать основанные на данных предложения для управленческих решений

Содержание учебной дисциплины

1. Введение: Машинное обучение как инструмент бизнес-решений
2. Линейные модели: Интерпретируемость и экономический смысл
3. Деревья решений и ансамблевые методы
4. Интерпретация сложных моделей
5. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) и индустриальные практики
6. Каузальный машин-лернинг
7. Каузальный машин-лернинг, ч.2
8. Введение в LLM

Элементы контроля

Контрольная работа
Домашнее задание
Домашнее задание, охватывающее базовые навыки в построении моделей машинного обучения.
Экзамен
Итоговый экзамен по курсу, покрывающий все основные темы курса. Экзамен состоит из двух теоретических вопросов и одного вопроса-кейса.

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.5 * Экзамен + 0.25 * Домашнее задание + 0.25 * Контрольная работа

Список литературы

Авторы

Бродская Наталья Николаевна

Economics and Business Consulting

Applied Machine Learning for Economics and Business II

Программа дисциплины