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

Область применения Big Data и методика работы с данными CRISP-DM. Сбор и подготовка исходных данных. Основы математической статистики. Надстройка Excel «Пакет анализа» Прогноза продаж. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения. Задача исследования социальных сетей. Задача прогнозирования поведения пользователя. Социальные и направленные графы. Деревья решений. Примеры применения Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества Практические навыки, получаемые слушателями по окончании обучения: работа с большими данными (Big Data) и решение типовых задач, для которых применяется машинное обучение