• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

НИУ ВШЭ в Санкт-ПетербургеПрограммы магистратурыСанкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

RU
Версия для слабовидящихВерсия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоиск

38.04.01 Экономика

Магистерская программа

Экономика и бизнес-консалтинг

Прикладное машинное обучения для экономики и бизнеса I

2025/2026
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

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

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

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

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
Элементы контроля

Элементы контроля

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

Промежуточная аттестация

  • 2025/2026 4th module
    0.25 * Домашнее задание + 0.25 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Артемов, М. А. Машинное обучение : учебно-методическое пособие / М. А. Артемов, С. В. Золотарев, Е. С. Барановский. — Воронеж : ВГУ, 2021. — 22 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/455024 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Машинное обучение без лишних слов - 978-5-4461-1560-0 - Андрей Бурков - 2020 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/367991 - 367991 - iBOOKS
  • Машинное обучение. Портфолио реальных проектов. . - 978-5-4461-1978-3 - Григорьев Алексей - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/390208 - 390208 - iBOOKS

Авторы

  • Бродская Наталья Николаевна