Есть вопросы?

Введите Ваше имя (минимум 2 символа)

Некорректный e-mail

Введите Ваш вопрос (минимум 10 символов)

Подтвердите что Вы не робот

Спасибо, мы скоро Вам ответим!

Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.

Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.

Цель: Познакомить слушателей с теоретическими аспектами технологии Data Mining, методами, возможностью их применения, дать практические навыки по использованию инструментальных средств Data Mining

Необходимые знания: Желательны, но не обязательны знания по информатике, основам теории баз данных, знания по математике (в пределах начальных курсов ВУЗа), технологии обработки информации.

Учебный план

Лекция 1. Что такое Data Mining? ОТКРЫТО
Тест 1 для курса # 693
Лекция 2. Данные
Тест 2 для курса # 693
Лекция 3. Методы и стадии Data Mining
Тест 3 для курса # 693
Лекция 4. Задачи Data Mining. Информация и знания
Тест 4 для курса # 693
Лекция 5. Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация
Тест 5 для курса # 693
Лекция 6. Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация
Тест 6 для курса # 693
Лекция 7. Сферы применения Data Mining
Тест 7 для курса # 693
Лекция 8. Основы анализа данных
Тест 8 для курса # 693
Лекция 9. Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений
Тест 9 для курса # 693
Лекция 10. Методы классификации и прогнозирования. Метод опорных векторов. Метод
Тест 10 для курса # 693
Лекция 11. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети
Тест 11 для курса # 693
Лекция 12. Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена
Тест 12 для курса # 693
Лекция 13. Методы кластерного анализа. Иерархические методы
Тест 13 для курса # 693
Лекция 14. Методы кластерного анализа. Итеративные методы
Тест 14 для курса # 693
Лекция 15. Методы поиска ассоциативных правил
Тест 15 для курса # 693
Лекция 16. Способы визуального представления данных. Методы визуализации
Тест 16 для курса # 693
Лекция 17. Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР
Тест 17 для курса # 693
Лекция 18. Процесс Data Mining. Начальные этапы
Тест 18 для курса # 693
Лекция 19. Процесс Data Mining. Очистка данных
Тест 19 для курса # 693
Лекция 20. Процесс Data Mining. Построение и использование модели
Тест 20 для курса # 693
Лекция 21. Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining
Тест 21 для курса # 693
Лекция 22. Рынок инструментов Data Mining
Тест 22 для курса # 693
Лекция 23. Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner
Тест 23 для курса # 693
Лекция 24. Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst
Тест 24 для курса # 693
Лекция 25. Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner
Тест 25 для курса # 693
Лекция 26. Инструменты Oracle Data Mining и Deductor
Тест 26 для курса # 693
Лекция 27. Инструмент KXEN
Тест 27 для курса # 693
Лекция 28. Data Mining консалтинг
Тест 28 для курса # 693
Литература
Экзамен

Инструкторы

385 СЛУШАТЕЛЕЙ В СПИСКЕ

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите

Ctrl+Enter.

Контакты:

ТЕЛЕФОНЫ: +7 (985) 769-77-52,
+7 (495) 688-77-44, 86-66
АДРЕС: Москва, ул. Трифоновcкая, д.57,
стр. 1 Станция метро: «РИЖСКАЯ»
E-MAIL: info@e-hsbi.ru

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: