Работа с большими массивами данных, Data Science Orientation

Категории слушателей

руководители и специалисты администрации ПАО «Газпром», его дочерних обществ и организаций

Цель программы

приобретение знаний в области современными подходами к анализу «больших данных», а также практических навыков работы с большими данными (Big Data) и решение типовых задач, для которых применяется машинное обучение

Краткое содержание

1. Входной контроль знаний слушателей. Выявление актуальных производственных вопросов, связанных с тематикой обучения.
2. Область применения Big Data и методика работы с данными CRISP-DM.
3. Сбор и подготовка исходных данных.
4. Основы математической статистики. Надстройка Excel «Пакет анализа».
5. Прогноза продаж. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ.
6. Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения.
7. Задача исследования социальных сетей. Задача прогнозирования поведения пользователя. Социальные и направленные графы. Деревья решений. Примеры применения.
8. Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества.