ОСТАВЬ СВОИ ДАННЫЕ
и мы свяжемся с тобой в ближайшее время!
ЗАПОЛНИ ФОРМУ НИЖЕ
чтобы записаться на пробное занятие "Курс Big Data"

Курс Big Data в Харькове

Научим извлекать пользу из больших массивов данных
Старт обучения
12 занятий
Уточняйте
в администрации
7500 грн
КОГДА
СКОЛЬКО
ЦЕНА
2-3 раза в неделю
с 19:00 до 22:00
Big Data
Для юр. лиц цена указана без НДС
ТРЕБОВАНИЯ К СТУДЕНТАМ:
1
Очень желательно (но не обязательно) владение знаниями теории вероятностей:
дискретная и непрерывная случайная величина, математическое ожидание, дисперсия, условное математическое ожидание
2
Владение на начальном уровне языком программирования Python.
3
Наличие собственного ноутбука для занятий в аудиториях
ВМЕСТЕ ДЕШЕВЛЕ

Data Science / ML

Научись собирать и анализировать большие объемы данных
Курс

+

=

13200

15500

грн.

Big Data

Научим извлекать пользу из больших массивов данных
Курс

Data Science / ML + Big Data

Data Science / ML + Big Data
заполняй заявку на несколько курсов и получай скидку 15%!

ЧТО ТЫ СМОЖЕШЬ ПОСЛЕ ОБУЧЕНИЯ

1
Анализировать и обрабатывать большие и сверхбольшие данные в различных форматах с целью поддержки принятия решений
2
Находить шаблоны в больших и сверхбольших базах данных и массивах текста
3
Строить прогнозы с использованием современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных
4
Использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных в практической работе

ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ

Общие сведения о интеллектуальный анализ данных (ИАД) и машинное обучение
  • Общие сведения о крупных данные и интеллектуальный анализ данных. Задачи ИАД. Обзор методов ИАД и машинного обучения;
  • Процесс ИАД. Подготовка данных;
  • Практическое применение ИАД.
    Методы и алгоритмы классификации
    • Методы построения деревьев решений. Методика «разделяй и властвуй». Алгоритм покрытия. Алгоритм CART;
    • Байесивськи методы классификации;
    • Построение математических функции классификации. Метод опорных векторов: линейный и нелинейный случаи;
    • Системы с нечеткой логикой. Нечетко-нейронные системы. Настройка нечетко-нейронных систем;
    • Решение практических задач классификации.
    Методы и алгоритмы кластеризации
    • Иерархическая кластеризация: агломеративного и дивизимний алгоритмы. Методы соседства. Понятие дендрограммы;
    • Статистические методы k-средних, ЭМ и их модификации;
    • Методы кластеризации на основе теории графов. Алгоритмы нахождения минимального покрывающего дерева. Алгоритм Борувка;
    • Алгоритм Форел и его модификации;
    • Метод самоорганизующихся карт Кохонена. Метод стохастического градиента. Интерпретация карт;
    • Анализ результатов кластеризации. Решение практических задач.
    Методы и алгоритмы построения ассоциативных правил. Секвенциальный анализ
    • Общие сведения. Показатели полезности ассоциативных правил;
    • Алгоритмы Apriori и FP-роста. Понятие FP-дерева (префиксного дерева);
    • Шаблоны последовательностей. Алгоритм AprioriAll;
    • Поиск ассоциативных правил в иерархиях данных. Алгоритм GSP;
    • Решение практических задач поиска ассоциативных правил и шаблонов последовательностей.
    Ансамбли моделей ИАД
    • Виды ансамблей. Понятие беггинга. Смесь моделей ИАД. Комбинирование результатов прогнозов, полученных моделями ИАД;
    • Методы расчета коэффициентов относительной важности (весов) моделей в ансамбле;
    • Понятие бустингу. Алгоритм AdaBoost. Обоснование бустинга. Градиентный бустинг;
    • Сравнение моделей ИАД. Оценки эффективности и ошибок моделей. Lift- и Profit-кривые. ROC-анализ.
    Методы и алгоритмы анализа текстовой информации (text mining)
    • Этапы text mining. Предварительная обработка документов. Выявление ключевых понятий. Аннотирование текстов;
    • Методы категоризации (рубрикации) текстов;
    • Методы поиска релевантных документов на основе множества запросов. Методы обучения ранжирование;
    • Решение практических задач text mining.
    ЧТО ТЫ ПОЛУЧИШЬ ПОСЛЕ КУРСА
    1
    Сертификат, который подтвердит твои знания перед будущим работодателем
    2
    Опыт работы в команде, что пригодится в реальных проектах
    3
    Проект в портфолио, который можно поддерживать, дополнять и в дальнейшем монетизировать
    ЗАБРОНИРУЙ МЕСТО НА БЛИЖАЙШИЙ КУРС
    Осталось 9 места из 15
    Big Data
    ЗАБРОНИРУЙ МЕСТО НА БЛИЖАЙШИЙ КУРС
    Осталось 9 места из 15
    Big Data
    КУРСЫ ПО НАПРАВЛЕНИЮ

    Python base

    Изучи основы программирования на языке Python с нуля
    Время обучения
    10 занятий
    Cтарт
    10.12.2019
    Курс
    PYTHON
    КУРС

    Python for Data science

    Курс научит использовать Python для работы с большими данными
    Время обучения
    14 занятий
    Cтарт
    Уточняйте в администрации
    Курс
    PYTHONDS
    КУРС

    Data Science / Machine learning

    Научись собирать и анализировать большие объемы данных
    Время обучения
    7 занятий
    Cтарт
    28.01.2020
    Курс
    DATA
    КУРС
    ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
    Оставь свой номер телефона, и наш консультант свяжется с тобой чтобы помочь в выборе направления и дать ответы на все вопросы