Анализ данных – поиск закономерностей и построение моделей прогноза

На курсе рассматриваются основные типы моделей, используемые для поиска закономерностей в данных: регрессионный анализ, кластеризация данных, построение простых и обобщенных деревьев решений, сокращение данных. Предлагаемые алгоритмы могут быть использованы в базах данных для восстановления (предсказания) пропущенных значений.
Курс: REQ-026
Длительность: 16 ч.

Описание

На курсе рассматриваются основные типы моделей, используемые для поиска закономерностей в данных: регрессионный анализ, кластеризация данных, построение простых и обобщенных деревьев решений, сокращение данных – метод главных компонент.

Эти методы, входящие в научную дисциплину «Распознавания образов» (Pattern Recognition), являются основой такой быстро развивающейся дисциплины как Business Intelligence (BI) и широко используются в бизнес-аналитике.

Кратко обсуждаются идеи и методы нейронных сетей и машины поддерживающих векторов (SVM – Support Vector Machine), а также методы bootstrap-построения оценок при недостаточном числе исходных данных. Обсуждаются основные понятия «нечеткого» (fuzzy) анализа данных.

Предлагаемые алгоритмы могут быть использованы в базах данных для восстановления (предсказания) пропущенных значений.

Разбираемые темы

  • Введение в анализ данных и распознавание образов;
  • Первичное преобразование данных, поиск выбросов;
  • Регрессионный анализ. Скользящий контроль;
  • Деревья решений. Простая и обобщенная формы;
  • Кластеры и их поиск:
  • Кластер как связная компонента графа;
  • Построение минимального покрывающего дерева;
  • Метод К средних. Простая и обобщенная версии;
  • Иерархический кластер анализ. Дендрограммы;
  • Метод главных компонент. Факторы и их поиск;
  • Продвинутые методы анализа;
  • Нейронные сети;
  • SVM и поддерживающие вектора. Кернел функции;
  • Эволюционные алгоритмы – МГУА, генетические;
  • Метод Bootstrap;
  • Семейства прогнозирующих алгоритмов;
  • «Нечеткие» классификаторы.

Цели

Целью курса является знакомство слушателей с постановками задач поиска зависимостей и распознавания образов, описание математических моделей и разбор пошаговых действий (алгоритма) их решения. Здесь описаны процедуры проверки прогностической устойчивости моделей и правила определений области допустимых значений данных, поступающих для прогнозирования.

По окончании курса слушатели научатся понимать применимость основных методов анализа данных, например, при восстановлении пропущенных значений в БД и в задачах классификации и распознавания образов.

Целевая аудитория

Аналитики, бизнес-аналитики, разработчики, руководители групп, нуждающиеся в кратком и доступном изложении методов анализа данных.

Предварительная подготовка

Требуется знание терминов линейной алгебры и правил работы с матрицами и векторами на уровне 1-2 курса технического Вуза.
После окончания курса выдаётся сертификат на бланке Luxoft Training
-10% ФИЗИЧЕСКИМ ЛИЦАМ
Не подходят даты, время или хотите заказать корпоративное обучение для команды?
+
Предложите свой вариант
Москва 19 800 1
Санкт-Петербург 17 820 1
Омск 14 850 1
Киев 5 520 грн.
Одесса 5 000 грн.
Днепр 5 000 грн.
Отзывы:
Романюк Юлия
Отличный тренинг! Впечатления положительные. После курса появилось более структурированное понятие об анализе данных и существующих методах.
Лютенко Ольга
На тренинге я узнала о комплексном подходе к анализу данных, получила ясное и полное представление, как работают разные алгоритмы.

Примечание:

Материалы курса представлены на английском языке.

Записаться на курс

Выбрать дату
Если Вам не подходят дата и место проведения тренинга, Вы можете оставить заявку на участие в нем в любом из городов, где представлены филиалы Luxoft Training. Для этого выберите вариант "Открытая дата" и укажите желаемое место проведения курса.
Желаемое место проведения курса
Вы можете оставить заявку на корпоративное обучение сотрудников Вашей компании в любом городе России или Украины, выбрав вариант "Другой город"
Фамилия *

Имя *

Отчество

Контактный E-mail *

Компания *

Телефон *

Город *

Комментарий
По запросу на education@luxoft.com мы ответим на любые дополнительные вопросы касательно обучения в нашем Luxoft Training.
   Подпишись на ежемесячный DigestLT
Успешная форма подписки.
Пользователь только что записался на курс ""
Спасибо!
Форма отправлена успешно.