Компьютерные науки

Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008

Программа об основах технологии Data Mining с использованием аналитических служб Microsoft. Изучаются алгоритмы кластеризации, классификации, деревья решений и прогнозирование временных рядов.
Студентов 2171 Выпускников 202 Для специалистов
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 Учебная программа раскрывает практические аспекты извлечения скрытых закономерностей из корпоративных хранилищ данных. Слушатели учатся применять алгоритмы MS SQL Server 2008 для сегментации клиентов, выявления ассоциативных правил и построения прогнозных моделей. Бизнес-аналитики смогут применять технологии интеллектуального анализа. Обучение строится на пошаговом использовании инструментария SQL Server Analysis Services. Темы охватывают подготовку данных, настройку моделей майнинга и интерпретацию полученных результатов в контексте бизнес-задач.
Цели
  • Дать представление об архитектуре решений Data Mining в MS SQL Server.
  • Познакомить с базовыми алгоритмами интеллектуального анализа данных.
  • Сформировать навыки построения и оценки прогностических моделей.
Чему я научусь?
  • Подготавливать массивы информации для интеллектуального анализа.
  • Применять алгоритмы кластеризации, классификации и прогнозирования.
  • Использовать Analysis Services для поиска скрытых бизнес-закономерностей.

Авторы

Нестеров Сергей Александрович
Нестеров Сергей Александрович
Кандидат технических наук, доцент кафедры «Системный анализ и управление» факультета Технической кибернетики СПбГПУ.\n
Чему я научусь?
  • Подготавливать массивы информации для интеллектуального анализа.
  • Применять алгоритмы кластеризации, классификации и прогнозирования.
  • Использовать Analysis Services для поиска скрытых бизнес-закономерностей.

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 Интеллектуальный анализ данных: базовые понятия "В лекции рассматривается понятие ""интеллектуальный анализ данных"", описываются основные задачи интеллектуального анализа и приводятся примеры использования... "В лекции рассматривается понятие ""интеллектуальный анализ данных"", описываются основные задачи интеллектуального анализа и приводятся примеры использования в разных отраслях деятельности." ещё
2 Интеллектуальный анализ данных в СУБД MicrosoftSQLServer В лекции рассматривается архитектура СУБД Microsoft SQL Server, место занимаемое в ней аналитическими службами, а также... В лекции рассматривается архитектура СУБД Microsoft SQL Server, место занимаемое в ней аналитическими службами, а также способы их взаимодействия с внешними приложениями. Приводится перечень алгоритмов интеллектуального анализа, входящих в поставку SQL Server 2008 и описываются имеющиеся различия между версиями СУБД. ещё
3 Этапы проведения интеллектуального анализа данных В лекции рассматривается предлагаемая Майкрософт последовательность этапов решения задачи интеллектуального анализа данных.
4 Надстройки интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice В ходе данной лабораторной работы будет рассмотрен процесс установки пакета надстроек интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice... В ходе данной лабораторной работы будет рассмотрен процесс установки пакета надстроек интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice 2007 и начального конфигурирования MicrosoftSQLServer 2008 (2008 R2). ещё
5 Использование инструментов AnalyzeKeyInfluencers и DetectCategories "В ходе данной лабораторной работы будет рассмотрено использование инструментов ""Анализ ключевых факторов влияния"" (""AnalyzeKeyInfluencers"") и ""Обнаружение... "В ходе данной лабораторной работы будет рассмотрено использование инструментов ""Анализ ключевых факторов влияния"" (""AnalyzeKeyInfluencers"") и ""Обнаружение категорий"" (""DetectCategories""), относящихся к компоненту ""Средства анализа таблиц для Excel"" пакета надстроек интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice 2007." ещё
6 Использование инструментов FillFromExample и Forecast "В данной лабораторной работе будет рассмотрено использование инструментов ""Заполнение по примеру"" (""FillFromExample"") и ""Прогноз"" (""Forecast""), относящихся... "В данной лабораторной работе будет рассмотрено использование инструментов ""Заполнение по примеру"" (""FillFromExample"") и ""Прогноз"" (""Forecast""), относящихся к компоненту ""Средства анализа таблиц для Excel"" пакета надстроек интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice 2007." ещё
7 Использование инструментов HighlightExceptions и ScenarioAnalysis "Лабораторная работа посвящена использованию инструментов ""Выделение исключений"" (""HighlightExceptions"") и ""Анализ сценариев"" (""ScenarioAnalysis"")."
8 Использование инструментов Prediction Calculator и ShoppingbasketAnalysis "Лабораторная работа посвящена использованию инструментов ""Расчет прогноза"" (""PredictionCalculator"") и ""Анализ покупательской корзины"" (""ShoppingBasketAnalysis"")."
Использование инструментов Prediction Calculator и ShoppingbasketAnalysis тест для курса Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008 40 мин
9 Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Упрощенный алгоритм Байеса. Деревья решений. Линейная регрессия В лекции приводится обзор трех алгоритмов интеллектуального анализа данных, входящих в поставку SQL Server 2008. Это... В лекции приводится обзор трех алгоритмов интеллектуального анализа данных, входящих в поставку SQL Server 2008. Это упрощенный алгоритм Байеса, алгоритмы деревьев решений и линейной регрессии. При выборе алгоритма линейной регрессии, СУБД вызывает особый вариант алгоритма дерева решений. ещё
10 Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы временных рядов и кластеризации Данная лекция посвящена рассмотрению двух классов алгоритмов интеллектуального анализа данных – алгоритмов временных рядов и алгоритмов... Данная лекция посвящена рассмотрению двух классов алгоритмов интеллектуального анализа данных – алгоритмов временных рядов и алгоритмов кластеризации. Описываются особенности реализации указанных алгоритмов в MS SQL Server 2008. ещё
11 Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы взаимосвязей и кластеризации последовательностей Лекция посвящена краткому рассмотрению двух алгоритмов интеллектуального анализа данных – алгоритма взаимосвязей и алгоритмов кластеризации последовательностей.
12 Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы нейронных сетей и логистической регрессии Лекция посвящена краткому рассмотрению двух алгоритмов интеллектуального анализа данных – нейронных сетей и логистической регрессии. Особенностью... Лекция посвящена краткому рассмотрению двух алгоритмов интеллектуального анализа данных – нейронных сетей и логистической регрессии. Особенностью реализации этих алгоритмов в SQL Server 2008 является то, что алгоритм логистической регрессии, по сути, является алгоритмом нейронных сетей, запускаемым с особыми параметрами. ещё
13 Использование инструментов Data Mining Client для Excel 2007 для подготовки данных Данная лабораторная работа описывает возможности инструментов, относящихся к Data Mining Client для Excel 2007, в части... Данная лабораторная работа описывает возможности инструментов, относящихся к Data Mining Client для Excel 2007, в части подготовки данных для анализа. ещё
14 Использование инструментов Data Mining Client для Excel 2007 для создания модели интеллектуального анализа данных В лабораторной работе будет рассмотрен процесс создания модели интеллектуального анализа с помощью инструментов, входящих в состав... В лабораторной работе будет рассмотрен процесс создания модели интеллектуального анализа с помощью инструментов, входящих в состав Data Mining Client для Excel. ещё
15 Анализ точности прогноза и использование модели интеллектуального анализа Лабораторная работа посвящена проверке точности модели и выполнению запросов к модели интеллектуального анализа.
16 Построение модели кластеризации, трассировка и перекрестная проверка В лабораторной работе рассматривается построение модели интеллектуального анализа данных, использующей алгоритм кластеризации, проводится анализ модели с... В лабораторной работе рассматривается построение модели интеллектуального анализа данных, использующей алгоритм кластеризации, проводится анализ модели с использованием перекрестной проверки и рассматриваются предоставляемые DataMiningClient возможности по выполнению трассировки запросов к серверу. ещё
Построение модели кластеризации, трассировка и перекрестная проверка тест для курса Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008 40 мин
17 Концепции языка DMX В лекции рассматриваются базовые понятия языка DMX – атрибут, вариант, структура. Приводится обзор используемых типов данных... В лекции рассматриваются базовые понятия языка DMX – атрибут, вариант, структура. Приводится обзор используемых типов данных и содержимого. ещё
18 DMX. Создание структуры и модели В лекции рассматривается создание средствами языка DMX моделей и структур интеллектуального анализа данных.
19 DMX. Обработка, очистка, удалениеи восстановление структур и моделей В лекции рассматриваются основные операции, которые можно проводить с моделями и структурами данных после их создания... В лекции рассматриваются основные операции, которые можно проводить с моделями и структурами данных после их создания – обработка (обучение), очистка содержимого, удаление, экспорт и импорт. ещё
20 DMX. Запросы В лекции рассматривается написание запросов к структурам и моделям интеллектуального анализа данных.
21 DMX. Прогнозы В лекции рассматриваются вопросы, связанные с написанием прогнозирующих запросов на языке DMX, а также с созданием... В лекции рассматриваются вопросы, связанные с написанием прогнозирующих запросов на языке DMX, а также с созданием копий существующих моделей интеллектуального анализа. ещё
22 Начало работы в BIDevStudio В ходе выполнения данной работы будут рассмотрены начальные этапы выполнения интеллектуального анализа в среде BusinessIntelligenceDevelopmentStudio (BIDevStudio)... В ходе выполнения данной работы будут рассмотрены начальные этапы выполнения интеллектуального анализа в среде BusinessIntelligenceDevelopmentStudio (BIDevStudio) - создание проекта и определение источников данных. ещё
23 Создание представления источника данных В предыдущей лабораторной работе была создана база данных аналитических служб и источник данных (DataSource). В ходе... В предыдущей лабораторной работе была создана база данных аналитических служб и источник данных (DataSource). В ходе выполнения этой работы мы познакомимся с созданием представления источника данных (DataSourceView, DSV), а также именованных вычислений и запросов. ещё
Создание представления источника данных тест для курса Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008 40 мин
24 DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Упрощённый алгоритм Байеса, деревья решений, линейная регрессия В данной лекции мы рассмотрим некоторые особенности определения моделей данных, основанных на упрощенном алгоритме Байеса и... В данной лекции мы рассмотрим некоторые особенности определения моделей данных, основанных на упрощенном алгоритме Байеса и деревьях принятия решений. ещё
25 DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Временные ряды, кластеризация В лекции рассмотрены особенности определения на языке DMX моделей данных, основанных на алгоритмах временных рядов и... В лекции рассмотрены особенности определения на языке DMX моделей данных, основанных на алгоритмах временных рядов и кластеризации. ещё
26 DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритм взаимосвязей, кластеризация последовательностей В лекции рассмотрены особенности определения моделей данных, основанных на алгоритмах взаимосвязей и кластеризации последовательностей.
27 DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы нейронных сетей и логистической регрессии В лекции рассмотрены особенности определения на языке DMX моделей данных, основанных на алгоритмах нейронных сетей и... В лекции рассмотрены особенности определения на языке DMX моделей данных, основанных на алгоритмах нейронных сетей и логистической регрессии. ещё
28 Создание структуры и модели интеллектуального анализа. Задача кластеризации В ходе выполнения предыдущих лабораторных работ была создана база аналитических служб MSSQLServer и определены источник данных... В ходе выполнения предыдущих лабораторных работ была создана база аналитических служб MSSQLServer и определены источник данных и представление источника данных. Текущая работа посвящена созданию в среде BIDevStudio структуры и модели интеллектуального анализа данных. ещё
29 Задача классификации. Создание структуры и моделей интеллектуального анализа. Сравнение точности моделей Данная лабораторная работа посвящена решению задачи классификации и оценке точности прогнозов, получаемых с использованием разных алгоритмов.
30 Просмотр моделей интеллектуального анализа (деревья решений, упрощенный алгоритма Байеса, нейронные сети). Написание одноэлементных прогнозирующих запросов В ходе предыдущей лабораторной работы были созданы три модели интеллектуального анализа. Данная работа посвящена более подробному... В ходе предыдущей лабораторной работы были созданы три модели интеллектуального анализа. Данная работа посвящена более подробному знакомству с содержимым модели, а также написанию прогнозирующих запросов. ещё
31 Работа с моделями интеллектуального анализа данных из SQLServerManagementStudio В ходе выполнения данной лабораторной работы будут рассмотрены вопросы, связанные с использованием среды SQLServerManagementStudioпри интеллектуальном анализе... В ходе выполнения данной лабораторной работы будут рассмотрены вопросы, связанные с использованием среды SQLServerManagementStudioпри интеллектуальном анализе данных. ещё
32 Использование алгоритма MicrosoftTimeSeries для прогнозирования значений временных рядов Данная лабораторная работа посвящена вопросам использования аналитических служб SQLServer 2008 для прогнозирования временных рядов.
Использование алгоритма MicrosoftTimeSeries для прогнозирования значений временных рядов тест для курса Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008 40 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.
^