Компьютерные науки

Data Mining

Программа о технологии Data Mining как инструменте интеллектуального анализа данных, предлагающая системный обзор методов выявления скрытых закономерностей, классификации и прогнозирования.
Студентов 15441 Выпускников 2966 Для всех
690 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
Темы:
Базы данных
Объем
36 час.
Длительность
30 дней
Нагрузка в неделю
9 час.
Формат обучения
Дистанционно (самостоятельно)
Описание В учебной программе рассматриваются технологии Data Mining и их применение в задачах интеллектуального анализа данных. Изучаются методы классификации, кластеризации, прогнозирования и визуализации результатов на конкретных примерах, а также основы Web Mining. Материал охватывает полный цикл анализа: от подготовки исходной информации до непосредственного применения специализированных алгоритмов и инструментальных средств. Учебная программа ориентирована на аналитиков и разработчиков информационных систем, работающих с большими объемами данных.
Цели
  • Сформировать представление о Data Mining как инструменте интеллектуального анализа данных.
  • Раскрыть ключевые задачи и типы закономерностей, выявляемых методами анализа.
  • Дать практические ориентиры по выбору методов для классификации, кластеризации и прогнозирования.
  • Познакомить со сферами применения Data Mining и основами Web Mining.
Чему я научусь?
  • Отличать задачи Data Mining от классической статистики и OLAP-анализа.
  • Выбирать подходящий метод для задач классификации и кластеризации.
  • Применять методы прогнозирования и визуализации к реальным данным.
  • Интерпретировать результаты анализа в прикладных сценариях.
  • Оценивать возможности Web Mining при работе с веб-данными.

Авторы

Чубукова Ирина Александровна
Чубукова Ирина Александровна
Соискатель ученой степени кандидата экономических наук в Киевском национальном экономическом университете имени Вадима Гетьмана\nкафедра информационных систем в экономике.\n
Чему я научусь?
  • Отличать задачи Data Mining от классической статистики и OLAP-анализа.
  • Выбирать подходящий метод для задач классификации и кластеризации.
  • Применять методы прогнозирования и визуализации к реальным данным.
  • Интерпретировать результаты анализа в прикладных сценариях.
  • Оценивать возможности Web Mining при работе с веб-данными.

Учебный план

№ Занятия
Экзамен экстерном Внимание! Экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите подтвердить свои знания по данному курсу без его изучения или поверить свои знания по нему. Экзамен экстерном можно сдать только один раз. 90 мин
1 Что такое Data Mining? В лекции подробно рассмотрено понятие Data Mining. Описано возникновение, перспективы, проблемы Data mining. Дан взгляд на... В лекции подробно рассмотрено понятие Data Mining. Описано возникновение, перспективы, проблемы Data mining. Дан взгляд на технологию Data Mining как на часть рынка информационных технологий. ещё
Что такое Data Mining? тест для курса Data Mining 25 мин
2 Данные В лекции подробно рассматривается понятие данных. Объясняется значение понятий объект и атрибут, выборка, зависимая и независимая... В лекции подробно рассматривается понятие данных. Объясняется значение понятий объект и атрибут, выборка, зависимая и независимая переменная. Подробно обсуждаются типы шкал. Приводятся различные типы наборов данных. Кратко рассмотрены понятия базы данных и СУБД. ещё
Данные тест для курса Data Mining 25 мин
3 Методы и стадии Data Mining В лекции описаны стадии Data Mining и действия, выполняемые в рамках этих стадий. Рассмотрены известные классификации... В лекции описаны стадии Data Mining и действия, выполняемые в рамках этих стадий. Рассмотрены известные классификации методов Data Mining. Приведена сравнительная характеристика некоторых методов, основанная на их свойствах. ещё
Методы и стадии Data Mining тест для курса Data Mining 25 мин
4 Задачи Data Mining. Информация и знания "В лекции кратко описана основная суть задач Data Mining и их классификация. Подробно рассмотрены понятия ""информация"",... "В лекции кратко описана основная суть задач Data Mining и их классификация. Подробно рассмотрены понятия ""информация"", ""знания"", а также дано сопоставление и сравнение этих понятий." ещё
Задачи Data Mining. Информация и знания тест для курса Data Mining 25 мин
5 Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация В этой лекции подробно рассматриваются две задачи Data Mining - классификация и кластеризация. Описаны суть задач,... В этой лекции подробно рассматриваются две задачи Data Mining - классификация и кластеризация. Описаны суть задач, процесс решения, методы решения, применение. Приведено сравнение двух рассмотренных задач. ещё
Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация тест для курса Data Mining 25 мин
6 Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация В лекции описана суть задачи прогнозирования. Рассмотрено понятие временного ряда, его компоненты, параметры прогнозирования, виды прогнозов.... В лекции описана суть задачи прогнозирования. Рассмотрено понятие временного ряда, его компоненты, параметры прогнозирования, виды прогнозов. Кратко охарактеризована задача визуализации данных. ещё
Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация тест для курса Data Mining 25 мин
7 Сферы применения Data Mining В лекции рассмотрены основные сферы деятельности человека, где может успешно применяться технология Data Mining. Вводятся понятия... В лекции рассмотрены основные сферы деятельности человека, где может успешно применяться технология Data Mining. Вводятся понятия Web Mining, Text Mining, Call Mining. ещё
Сферы применения Data Mining тест для курса Data Mining 25 мин
8 Основы анализа данных Лекция посвящена основам анализа данных, рассмотрены основные характеристики описательной статистики, кратко изложена суть корреляционного и регрессионного... Лекция посвящена основам анализа данных, рассмотрены основные характеристики описательной статистики, кратко изложена суть корреляционного и регрессионного анализа. Приведены примеры решения задач в Microsoft Excel. ещё
Основы анализа данных тест для курса Data Mining 25 мин
9 Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений Описывается метод деревьев решений. Рассматриваются элементы дерева решения, процесс его построения. Приведены примеры деревьев, решающих задачу... Описывается метод деревьев решений. Рассматриваются элементы дерева решения, процесс его построения. Приведены примеры деревьев, решающих задачу классификации. Даны алгоритмы конструирования деревьев решений CART и C4.5. ещё
Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений тест для курса Data Mining 25 мин
10 Методы классификации и прогнозирования. Метод опорных векторов. Метод ближайшего соседа. Байесовская классификация "Описаны основные идеи метода опорных векторов, метода ""ближайшего соседа"" и байесовской классификации. Рассмотрены преимущества и недостатки... "Описаны основные идеи метода опорных векторов, метода ""ближайшего соседа"" и байесовской классификации. Рассмотрены преимущества и недостатки этих методов." ещё
Методы классификации и прогнозирования. Метод опорных векторов. Метод ближайшего соседа. Байесовская классификация тест для курса Data Mining 25 мин
11 Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети В лекции описывается метод нейронных сетей. Рассмотрены элементы и архитектура, процесс обучения и явление переобучения нейронной... В лекции описывается метод нейронных сетей. Рассмотрены элементы и архитектура, процесс обучения и явление переобучения нейронной сети. Описана такая модель нейронной сети как персептрон. Приведен пример решения задачи при помощи аппарата нейронных сетей. ещё
Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети тест для курса Data Mining 25 мин
12 Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена. В лекции продолжается описание работы с нейронными сетями, в частности, рассматриваются классификации нейронных сетей. Описан процесс... В лекции продолжается описание работы с нейронными сетями, в частности, рассматриваются классификации нейронных сетей. Описан процесс подготовки данных для обучения. Подробно рассмотрены самоорганизующиеся карты Кохонена, приведен пример решения задачи. ещё
Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена. тест для курса Data Mining 25 мин
13 Методы кластерного анализа. Иерархические методы В лекции рассматриваются основы кластерного анализа, математические характеристики кластера. Описаны две группы иерархического кластерного анализа: агломеративные... В лекции рассматриваются основы кластерного анализа, математические характеристики кластера. Описаны две группы иерархического кластерного анализа: агломеративные и дивизимные методы. Приведен пример иерархического кластерного анализа в SPSS. ещё
Методы кластерного анализа. Иерархические методы тест для курса Data Mining 25 мин
14 Методы кластерного анализа. Итеративные методы. Рассмотрены итеративные методы на примере алгоритма k-средних. Изложена основа факторного анализа и итеративная кластеризация в SPSS.... Рассмотрены итеративные методы на примере алгоритма k-средних. Изложена основа факторного анализа и итеративная кластеризация в SPSS. Описан процесс кластерного анализа. Приведен сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов и некоторые новые алгоритмы. ещё
Методы кластерного анализа. Итеративные методы. тест для курса Data Mining 25 мин
15 Методы поиска ассоциативных правил В лекции описана суть задачи поиска ассоциативных правил. Рассмотрен алгоритм Apriori. Кратко изложена суть некоторых других... В лекции описана суть задачи поиска ассоциативных правил. Рассмотрен алгоритм Apriori. Кратко изложена суть некоторых других алгоритмов. Рассмотрен пример решения задачи в аналитическом пакете Deductor. ещё
Методы поиска ассоциативных правил тест для курса Data Mining 25 мин
16 Способы визуального представления данных. Методы визуализации В лекции рассматриваются методы и средства визуального представления информации, в частности, способы представления информации в одно-,... В лекции рассматриваются методы и средства визуального представления информации, в частности, способы представления информации в одно-, двух-, трехмерном измерениях, а также способы отображения информации в более чем трех измерениях. Описаны принципы качественной визуализации. Изложены основные тенденции в области визуализации. ещё
Способы визуального представления данных. Методы визуализации тест для курса Data Mining 25 мин
17 Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР В лекции рассматриваются такой тип информационных систем, как СППР, их типы и компоненты. Изложены основные идеи... В лекции рассматриваются такой тип информационных систем, как СППР, их типы и компоненты. Изложены основные идеи OLAP-технологии, архитектуры OLAP-серверов, интеграции Data Mining и OLAP. Описана технология хранилищ данных и преимущества их использования, в частности, для процесса Data Mining. ещё
Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР тест для курса Data Mining 25 мин
18 Процесс Data Mining. Начальные этапы В лекции рассматриваются три первые этапа процесса Data Mining. Подробно описан процесс подготовки данных, введены понятия... В лекции рассматриваются три первые этапа процесса Data Mining. Подробно описан процесс подготовки данных, введены понятия качества данных, грязных данных, этапы очистки данных. ещё
Процесс Data Mining. Начальные этапы тест для курса Data Mining 25 мин
19 Процесс Data Mining. Очистка данных Рассматриваются две классификации инструментов очистки и редактирования данных, основные функции инструментов очистки данных, классификация ошибок в... Рассматриваются две классификации инструментов очистки и редактирования данных, основные функции инструментов очистки данных, классификация ошибок в данных, которые возникают в результате использования средств очистки данных. ещё
Процесс Data Mining. Очистка данных тест для курса Data Mining 25 мин
20 Процесс Data Mining. Построение и использование модели "В лекции рассматриваются этапы процесса Data Mining, связанные с построением, проверкой, оценкой, выбором и коррекцией моделей.... "В лекции рассматриваются этапы процесса Data Mining, связанные с построением, проверкой, оценкой, выбором и коррекцией моделей. Подробно исследуются понятия ""модель"" и ""моделирование""." ещё
Процесс Data Mining. Построение и использование модели тест для курса Data Mining 25 мин
21 Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining В лекции процесс Data Mining рассматривается с точки зрения организационных факторов, а также в соответствии с... В лекции процесс Data Mining рассматривается с точки зрения организационных факторов, а также в соответствии с известными методологиями CRISP и SEMMA. Кратко описываются стандарты, имеющие прямое и опосредованное отношение к Data Mining. ещё
Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining тест для курса Data Mining 25 мин
22 Рынок инструментов Data Mining В лекции рассматривается рынок инструментов Data Mining, в частности, его развитие, поставщики инструментов, классификация инструментов. Описаны... В лекции рассматривается рынок инструментов Data Mining, в частности, его развитие, поставщики инструментов, классификация инструментов. Описаны критерии, по которым можно сравнивать и выбирать инструмент Data Mining. ещё
Рынок инструментов Data Mining тест для курса Data Mining 25 мин
23 Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner В лекции рассматривается пакет SAS Enterprise Miner 5.1. Дан обзор программного продукта, описаны основные характеристики и... В лекции рассматривается пакет SAS Enterprise Miner 5.1. Дан обзор программного продукта, описаны основные характеристики и технические требования пакета. Кратко описан подход SAS к созданию информационно-аналитических систем. ещё
Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner тест для курса Data Mining 25 мин
24 Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst В лекции описывается система PolyAnalyst. Рассматривается ее архитектура, аналитический инструментарий, краткая характеристика математических алгоритмов PolyAnalyst. Кратко... В лекции описывается система PolyAnalyst. Рассматривается ее архитектура, аналитический инструментарий, краткая характеристика математических алгоритмов PolyAnalyst. Кратко охарактеризована система WebAnalyst. ещё
Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst тест для курса Data Mining 25 мин
25 Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner "В лекции рассмотрено два инструмента Data Mining. Первый из них - комплекс программных средств компании Cognos
Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner тест для курса Data Mining 25 мин
26 Инструменты Oracle Data Mining и Deductor В лекции рассматриваются два продукта: Data Mining от Oracle и Deductor. Дана характеристика Oracle Data Mining,... В лекции рассматриваются два продукта: Data Mining от Oracle и Deductor. Дана характеристика Oracle Data Mining, реализованные алгоритмы и функциональные возможности. Рассмотрена аналитическая платформа Deductor, архитектура ее системы и аналитические алгоритмы. ещё
Инструменты Oracle Data Mining и Deductor тест для курса Data Mining 25 мин
27 Инструмент KXEN Рассматривается программное обеспечение KXEN. Указываются отличия подхода KXEN от традиционного подхода Data Mining. Исследуются предпосылки создания... Рассматривается программное обеспечение KXEN. Указываются отличия подхода KXEN от традиционного подхода Data Mining. Исследуются предпосылки создания системы KXEN и ее технические характеристики. Описаны ключевые компоненты системы KXEN. Разобрана технология IOLAP. ещё
Инструмент KXEN тест для курса Data Mining 25 мин
28 Data Mining консалтинг Рассмотрено понятие Data Mining-консалтинга, предоставления услуг по эффективному внедрению этой технологии. Описаны преимущества этого варианта. Изложена... Рассмотрено понятие Data Mining-консалтинга, предоставления услуг по эффективному внедрению этой технологии. Описаны преимущества этого варианта. Изложена процедура работы консалтинговой компании SnowCactus с клиентом. ещё
Data Mining консалтинг тест для курса Data Mining 25 мин
Тренировочный экзамен Внимание! Тренировочный экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите проверить свои знания курса перед сдачей экзамена. Тренировочный экзамен можно сдавать сколько угодно один раз. 90 мин
Экзамен 60 мин

Какой документ я получу?

Сертификат

Выдаётся автоматически после успешного завершения программы.

Удостоверение о повышении квалификации

Выдается при наличии среднего специального или высшего образования (необходимые документы).

Стоимость программы

690 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
^