23 — 24 июня, Киев — Курс "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 — 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.
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.
В ходе курса рассматриваются следующие 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;
• Метод главных компонент. Факторы и их поиск;
• Продвинутые методы анализа.
