Майнор Интеллектуальный анализ данных: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
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

  1. Введение в программирование
  2. Анализ данных
  3. Введение в машинное обучение
  4. 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