Навички оповідання є одними з найважливіших навичок сьогодні – навичок, які ми всі повинні практикувати. У поєднанні з даними історії можуть стати потужними інструментами в цифровій індустрії. Цей модуль має на меті навчити вас мислити нестандартно та створювати цікаві та актуальні історії, використовуючи дані.

Вища літня школа з наук про дані – це навчальний досвід, розроблений для вивчення основних проблем і можливостей аналізу даних. Студенти отримають глибоке розуміння фундаментальних принципів науки про дані та навичок, необхідних для аналізу та інтерпретації даних.

Знайомство з ключовими поняттями числення (диференціювання та інтегрування), ймовірності (дискретні та неперервні випадкові величини) та лінійної алгебри (векторні простори, матриці та лінійні системи).

Міжнародна літня школа IEEE-EMBS з розширеної аналітики даних у фізіології організована Технічною спільнотою IEEE EMBS з обробки біомедичних сигналів і Технічною спільнотою IEEE EMBS з серцево-легеневих систем і фізіологічної техніки.

На літньому курсі з аналізу даних у R учасники досліджуватимуть всюдисущість даних і необхідність володіння основними аналітичними навичками для отримання цінних ідей. Курс використовує великий набір пакетів R, створених безліччю активних програмістів, що робить R універсальним інструментом для спектру методів аналізу даних. Від перевірки фундаментальних гіпотез до передових методів, таких як узагальнена лінійна регресія та багатовимірний аналіз, у тому числі аналіз головних компонентів, факторний аналіз і кластеризація, учасники негайно застосують отримані знання за допомогою коротких вправ за допомогою Rmarkdown.

Ланцюги Маркова з дискретним і неперервним часом, процеси Пуассона, випадкові блукання, процеси розгалуження, час першого проходу, повторюваність і перехідність, стаціонарні розподіли. Студенти магістратури, які не вивчають статистику, можуть замість цього розглянути можливість взяти STATS 215.

6-та Міжнародна літня школа з ресурсозалежного машинного навчання (REAML 2022) відбудеться цього року з 12 по 16 вересня 2022 року.У школі проводяться лекції про останні дослідження машинного навчання, як правило, з акцентом на споживання ресурсів і те, як його можна зменшити.

Розгадайте складні системи та візуалізуйте їх взаємодію. Експериментуйте та передумайте їх за допомогою втручань, алгоритмів, моделей та моделювання. Повідомте своє розуміння за допомогою потужних системних візуалізацій.