Майнор Интеллектуальный анализ данных: различия между версиями
Sakutylev (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Sakutylev (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
=== О майноре === | |||
Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) - это процесс обнаружения в "сырых" данных конкретных знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Распространение информационных технологий привело к детальному протоколированию всех процессов бизнеса, производства и жизни человека. Это позволило оперативно собирать и накапливать огромные массивы данных, анализ которых является нетривиальной проблемой, но приносит колоссальную пользу. Можно привести множество примеров уже существующих интеллектуальных систем - от поисковых систем в Интернете до распознавания речи и управления компьютером жестами. Несмотря на достигнутые успехи, большинство проблем анализа данных являются открытыми, и можно ожидать бурного прогресса в этой области на протяжении ближайших 20-30 лет и, как следствие, востребованность специалистов, знакомыми с основами интеллектуального анализа данных. | |||
==== При изучении майнора вы научитесь: ==== | |||
писать небольшие программы на языке Python и языке R, широко используемых для статистической обработки и анализа данных; | |||
решать математические задачи анализа данных (проверка гипотез, кластеризация, классификация, и т.д.); | |||
организованно хранить и визуализировать данные и результаты анализа; | |||
решать прикладные задачи по анализу данных. | |||
=== Курсы майнора === | === Курсы майнора === | ||
# [[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование]] | # [[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование]] | ||
| Строка 4: | Строка 13: | ||
# Введение в машинное обучение | # Введение в машинное обучение | ||
# Интеллектуальные системы | # Интеллектуальные системы | ||
Майнор рассчитан на студентов, желающих научиться программировать и использовать на практике современные методы разработки и анализа данных. | |||
'''Трудоемкость:''' 20 кредитов<br /> | |||
'''Пререквизиты:''' нет<br /> | |||
'''Статус:''' состоялся<br /> | |||
'''Минимальное число слушателей:''' 50<br /> | |||
'''Максимальное число слушателей:''' 300<br /> | |||
'''Годы реализации:''' 2015-2017<br /> | |||
'''Целевая аудитория:''' студенты 2014 года набора<br /> | |||
'''Планируемое место проведения''' два потока - ул. Шаболовка д. 26 | |||
Версия от 09:56, 5 августа 2015
О майноре
Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) - это процесс обнаружения в "сырых" данных конкретных знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Распространение информационных технологий привело к детальному протоколированию всех процессов бизнеса, производства и жизни человека. Это позволило оперативно собирать и накапливать огромные массивы данных, анализ которых является нетривиальной проблемой, но приносит колоссальную пользу. Можно привести множество примеров уже существующих интеллектуальных систем - от поисковых систем в Интернете до распознавания речи и управления компьютером жестами. Несмотря на достигнутые успехи, большинство проблем анализа данных являются открытыми, и можно ожидать бурного прогресса в этой области на протяжении ближайших 20-30 лет и, как следствие, востребованность специалистов, знакомыми с основами интеллектуального анализа данных.
При изучении майнора вы научитесь:
писать небольшие программы на языке Python и языке R, широко используемых для статистической обработки и анализа данных; решать математические задачи анализа данных (проверка гипотез, кластеризация, классификация, и т.д.); организованно хранить и визуализировать данные и результаты анализа; решать прикладные задачи по анализу данных.
Курсы майнора
- Введение в программирование
- Анализ данных
- Введение в машинное обучение
- Интеллектуальные системы
Майнор рассчитан на студентов, желающих научиться программировать и использовать на практике современные методы разработки и анализа данных.
Трудоемкость: 20 кредитов
Пререквизиты: нет
Статус: состоялся
Минимальное число слушателей: 50
Максимальное число слушателей: 300
Годы реализации: 2015-2017
Целевая аудитория: студенты 2014 года набора
Планируемое место проведения два потока - ул. Шаболовка д. 26