55040A: Data Mining, Predictive Analytics with Microsoft Analysis Services and Excel PowerPivot
А как быть, когда данные есть, а поставленной задачи нет? Технологии глубокого анализа данных (Data Mining) позволяют работать с данными даже в ситуации, когда мы сами не знаем, что ищем!
Описание курса
За термином «Data Mining» скрывается набор разнообразных алгоритмов, предназначенных для глубокого анализа накопленной цифровой информации. Эти алгоритмы позволяют находить скрытые закономерности и неочевидные зависимости, которые можно будет использовать для предсказания поведения исследуемых процессов в будущем.
Пройдя курс 55040A: Data Mining на платформе Microsoft (Excel + SQL Server), Вы сможете узнать все об этом методе обработки данных, а также о его практической реализации с помощью прогрессивной технологии анализа PowerPivot для . Этот программный инструмент позволяет коллективно работать с полученными выводами в .
Курс предназначен для аналитиков, разработчиков аналитических решений, экономистов и маркетологов, работающих с инструментами анализа данных.
Научитесь эффективно использовать современные инструменты по сбору и фильтрации данных для прогнозирования результатов и принятия оптимальных решений.
Вы научитесь
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
- Понимать работы механизмов глубокого исследования данных
- Искать скрытые зависимости и закономерности в больших объёмах данных
- Создавать и использовать программные механизмы для глубокого исследования данных
- Использовать готовые решения класса «Data Mining»
Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.
Предварительная подготовка
Требуемая подготовка: Успешное окончание курса или эквивалентная подготовка. «Английский язык. Уровень 2. Elementary, часть 2», или эквивалентная подготовка. Определить уровень владения языком Вам поможет тест:
Рекомендуемая подготовка (необязательная): Успешное окончание курсов: , или или , или эквивалентная подготовка.
Модуль 1. Введение (4 ак. ч.)
Модуль 2. Постановка задачи (4 ак. ч.)
Модуль 3. Инструменты SQL Server Analysis Services (4 ак. ч.)
- Описание проблемы
- Терминология
- CRISP-DM
- Задачи для механизмов добычи данных
- Модели добычи данных
Модуль 4. Алгоритмы добычи данных (4 ак. ч.)
- SQL Server Data Tools
- Работа с проектом
- Data Mining Wizard
- Проверка модели
- Режим «предсказания»
- Отчёты
Модуль 5. Инструменты Excel (4 ак. ч.)
- Виды алгоритмов исследования данных
- Дерево решений
- Линейная регрессия
- Кластеризация
- Алгоритм Байеса
- Ассоциации
- Кластеризация последовательностей
- Временные последовательности
- Нейросеть
- Регрессия
Модуль 6. Типовые сценарии (4 ак. ч.)
- Надстройка «Data Mining»
- Соединение
- Подготовка данных
- Управление
- Использование модели
- Точность
- Моделирование
- Надстройка для Visio
Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем: 24 ак. ч. + 12 ак. ч. бесплатно
По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.
Продажник
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.