close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock

Углубленные методы анализа данных и Data Science в Statistica и R: построение предсказательных моделей

004-АА

25 000 руб

очно
Очное обучение

Очное обучение – это обучение в одном из 13 городов России, где есть классы Учебного центра Softline (Москва, Санкт-Петербург, Владивосток, Екатеринбург, Казань, Красноярск, Нижний Новгород, Новосибирск, Омск, Ростов-на-Дону, Самара, Уфа, Хабаровск).

Вы приезжаете в указанное администратором время по нужному адресу и проходите обучение на наших ПК. Все лабораторные работы и/или практические задания будут заранее настроены нашими техническими специалистами и готовы к работе. В стоимость очного обучения входит блокнот, ручка, учебники и пособия, чай/кофе/вода/печеньки и обед. Иногородним слушателям, желающим обучаться в наших классах очно, мы помогаем с подбором и бронированием гостиницы (командировку вы оформляете за свой счёт).

Подробнее

22 500 руб

дистанционно
Дистанционное обучение

Если в вашем городе нет класса, вы можете пройти обучение в дистанционном формате. Стоимость дистанционного курса на 10% меньше, чем очного.

Удалённый формат подразумевает подключение к очной группе во время проведения курса (ссылка для подключения будет выслана вам заранее). С вашей стороны нужен компьютер или ноутбук с устойчивым подключением к интернету и гарнитура с микрофоном и наушниками. Вы будете видеть презентацию преподавателя, слышать его, получите удалённый доступ к лабораторным работам (если курс подразумевает их использование), сможете задавать вопросы в групповом чате или голосом, общаться с другими слушателями, а по окончании обучения получите те же сертификаты (по электронной почте), что и очные слушатели (в сертификате не указано, в каком формате вы прошли обучение).

Подробнее

В курсе систематически излагаются методы построения широко используемых на практике предиктивных моделей, используя новейшие аналитические технологии. В качестве примеров анализа реальных данных используется данные об оценке стоимости квартир, арендной платы, цены европейских подержанных автомобилей и др.

Подробнее

Производитель: Академия Анализа Данных

Направление: Data Science&Machine Learning
Продолжительность: 16 ак. часов
  • Расписание и цены
    21 — 22 марта 2019
    16 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    22 500 руб.
    11 — 12 апреля 2019
    16 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    22 500 руб.
    23 — 24 мая 2019
    16 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    22 500 руб.
    Место обучения Формат Дата и время (МСК) Стоимость
  • О курсе

    Профиль аудитории:

    • Курс предназначен для широкой аудитории слушателей, желающих развить свои компетенции в области науки о данных.

    Предварительные требования:

    • К освоению программы допускаются лица, обладающие базовыми навыками работы с персональным компьютером и офисными приложениями Microsoft: Excel и Word, успешно прошедшие курс «Введение в анализ данных и дейта сайнс на Statistica и R», либо обладающие соответствующим опытом работе в Statistica и R.

    По окончании курса слушатели смогут: 

    Уметь:

    • Использовать инструменты анализа данных Statistica и R, включая методы добычи данных и машинного обучения для решения практических задач;
    • Строить предсказательные модели;
    • Оценивать точность моделей;
    • Сохранять предсказательные модели в различных форматах, включая язык разметки прогнозного моделирования PMML (Predictive Model Markup Language), C, Java;
    • Корректировать точность моделей на основе новых данных;
    • Использовать ансамбли моделей;
    • Пользоваться алгоритмом xgboost в задачах классификации и регрессии;
    • Пользоваться классическими регрессионными моделями;
    • Проводить анализ остатков и диагностику регрессионных моделей;
    • Интерпретировать и сравнивать модели;
    • Проводить кросс-проверку;

    Знать:

    • Методы построения предсказательных моделей;
    • Основы регрессионного анализа;
    • Метод главных компонент;
    • Бинарную и мультиномиальную логистическую регрессию;
    • Деревья классификации и регрессии;
    • Многомерные адаптивные сплайны.

    Программа курса:

    • Модуль 1. Парадигма построения предсказательных моделей, обзор методов, сравнение классических методов и машинного обучения.
    • Модуль 2. Технология построения классических регрессионных моделей в Statistica и R.
    • Модуль 3. Построение логит моделей в Statistica и R.
    • Модуль 4. Построение CART моделей в Statistica и R.
    • Модуль 5. Cлучайные леса регрессии и классификации в Statistica и R.
    • Модуль 6. Многомерные адаптивные сплайны в Statistica и R.
    • Модуль 7. Алгоритм xgboost.
    • Модуль 8. Сохранение и развертывание моделей.
    • Модуль 9. Кейсы: примеры применения предиктивных моделей в экономике, промышленности.
  • Отзывы

    Ваш отзыв поможет кому-то сделать выбор. Спасибо, что делитесь опытом!

Связаться с менеджером

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».

Запрос

В данный момент курс не стоит в открытом расписании. Оставьте запрос на этот курс, и мы свяжемся с вами для согласования времени и места проведения обучения.

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».