/

Главная / Учебный центр / Вендоры / Академия Анализа Данных / Современные методы анализа промышленных данных и построения предсказательных моделей на основе мониторинга производственных процессов

Современные методы анализа промышленных данных и построения предсказательных моделей на основе мониторинга производственных процессов

0004
  • Формат проведения:
  • Уровень: продвинутый
  • Продолжительность: 15 ак. часов

Мониторинг технологических процессов и современный интернет вещей, ввод данных, классификация, предсказательные модели…

За счет использования передовых решений беспроводной связи промышленные предприятия получают дистанционный доступ к всестороннему мониторингу технологических процессов. Анализ и построение предиктивных моделей является основой современно промышленной аналитики.


Расписание и цены

Стоимость и формат проведения курса:

  • очный (дневной, в аудитории) 49000 руб.

Формат, место и дата проведения обучения согласовываются индивидуально.

Оставьте запрос на обучение, заполнив форму ниже. Менеджер Учебного центра свяжется с вами для согласования времени и места проведения курса.

Запрос курса
  • *
  • *
  • *
    Ваш пароль для входа в личный кабинет будет сгенерирован и отправлен на e-mail автоматически
  • *

    Например,
  • *
  • *
  • *
  • Период *

  • *
  • Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».
О курсе

Построенные модели позволяет оптимизировать производственные процессы, повысить надежность, сократить потребление ресурсов, в частности, электроэнергии.

В курсе всесторонне описываются методы анализа, даются постановки задач, описываются примеры аналитических решений.

О курсе

  1. ETL – Извлечение, Преобразование, Загрузка данных
  • Загрузка данных из источников
  • Поиск, очистка/исправление ошибок в данных
  • Приведение к единим метрикам/размерностям
  • Агрегация до необходимой детализации
  • Выгрузка в целевую систему/хранилище
  1. Описательный анализ данных, группировка
  2. Визуальный анализ данных
  1. Корреляционный и кросс-корреляционный анализ, исследование лагов (задержек)
  1. Дисперсионный анализ
  2. Построение регрессионных моделей: метод включения, метод исключения предикторов, стандартная регрессия
  3. Факторный анализ, метод главных компонент сокращения размерности
  4. Методы дейта майнинга построения предиктивных моделей
    • CART методы
    • Многомерные адаптивные сплайны
  5. Методы дейта майнинга построения моделей классификации
    • CART методы
    • CHAID методы
  6. Методы нейронных сетей построения нелинейных моделей:
    • Многослойные персептроны
    • Радиальные базисные функции
    • Сети Кохонена
  7. Язык PMML (Predictive Model Markup Language) описания и сохранения предиктивных моделей
  8. Примеры использования
  9. Вопросы-ответы
  10. Обсуждение задач слушателей
Отзывы