Курс Анализ данных – поиск закономерностей и построение моделей прогноза

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

Тренер в Москва

Кумсков Михаил Эксперт по методологиям управления требованиями, использования методологии RUP и инструментария IBM Rational (cистемный анализ)

Михаил – доктор физ.-мат. наук, эксперт Luxoft Training по методологиям разработки информационных систем (ИС), работе с требованиями и процессам сопровождения ИС, профессор кафедры вычислительной математики механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, сертифицированный инструктор IBM Rational University.

Михаил работает в сфере IT с 1981 г. За это время был соруководителем специального семинара «Машинная графика и обработка изображений» на кафедре «Автоматизация систем вычислительных комплексов» факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова.

Занимался аудитом процессов согласно СММ-модели (Capability Maturity Model), определением и внедрением процессов и регламентов при разработке ПО в больших коллективах, внедрением средств автоматизации процессов на базе Rational Unified Process в департаменте консалтинга и методологии создания информационных систем одной ведущей компании.

Являясь техническим специалистом по CASE-средствам (Rational Rose, Paradigm Plus), проводил курсы по данному направлению.

С 1997 г. работает на кафедре вычислительной математики механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова (с 2002 г. – профессор), где читает лекции на темы «Базы данных», «Корпоративные информационные системы», ведет специальные курсы «Объектно-ориентированное проектирование ИС».

С 2005 г. является экспертом, консультантом Luxoft Training по системному и бизнес-анализу. Сегодня специализируется на системном анализе, применении для идентификации требований к ИС, для идентификации бизнес-процессов.

Эксперт Российского фонда фундаментальных исследований, Российского научного фонда).
Член Русского географического общеста (Московское отделение).
Член IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers / Институт инженеров электротехники и электроники).

Профессиональный опыт

2005 – наст. вр. – тренер Luxoft Training.
1997 – наст. вр. – МГУ им. М.В.Ломоносова, Механико-математический факультет, Кафедра вычислительной математики, профессор.
1999–2002 – Компания "АйТи", аналитик-консультант, аудит процессов согласно СММ-модели, определение и внедрение процессов и регламентов при разработке ПО в больших коллективах, внедрение средств автоматизации процессов на базе Rational Unified Process.
1998–1999 – Компания "Интерфейс", технический специалист и инструктор курсов по CASE-средствам (Rational Rose, Paradigm Plus).
1981–1998 – МГУ им. М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, соруководитель специального семинара «Машинная графика и обработка изображений» на кафедре "Автоматизация систем вычислительных комплексов".

Образование

1997 – Вычислительный центр РАН (Москва), доктор физико-математических наук.
1978–1981 – МГУ им. М.В.Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, очная аспирантура, кандидат физико-математических наук.
1973–1978 – МГУ им. М.В.Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, специальность "Прикладная математика".

Развернуть

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.

По запросу на education@luxoft.com мы ответим на любые дополнительные вопросы касательно обучения в нашем Luxoft Training.

Москва	18 900 1
Санкт-Петербург	17 010 1
Омск	14 180 1
Киев	5 520 грн.
Одесса	5 000 грн.
Днепр	5 000 грн.

Анализ данных – поиск закономерностей и построение моделей прогноза