Майнор Интеллектуальный анализ данных — различия между версиями
Sakutylev (обсуждение | вклад) |
Sakutylev (обсуждение | вклад) |
||
| 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 12:56, 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
