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 посвящен использованию технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining) и ее реализации в Microsoft SQL Server 2008 и связанных программных продуктах.

Рассматриваются все алгоритмы DM, поддерживаемые Microsoft SQL Server 2008, надстройки интеллектуального анализа данных для Microsoft Office, основы языка DMX.

Учебный план

Лекция 1. Интеллектуальный анализ данных: базовые понятия ОТКРЫТО 30 минут
Лекция 2. Интеллектуальный анализ данных в СУБД MicrosoftSQLServer 30 минут
Лекция 3. Этапы проведения интеллектуального анализа данных 15 минут
Самостоятельная работа 1. Надстройки интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice 20 минут
Самостоятельная работа 2. Использование инструментов «AnalyzeKeyInfluencers» и «DetectCategories» 30 минут
Самостоятельная работа 3. Использование инструментов «FillFromExample» и «Forecast» 20 минут
Самостоятельная работа 4. Использование инструментов «HighlightExceptions» и «ScenarioAnalysis» 30 минут
Самостоятельная работа 5. Использование инструментов «Prediction Calculator» и «ShoppingbasketAnalysis» 30 минут
Тест 1 для курса # 21941 40 минут
Лекция 4. Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Упрощенный алгоритм Байеса. Деревья решений. Линейная регрессия 30 минут
Лекция 5. Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы временных рядов и кластеризации 30 минут
Лекция 6. Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы взаимосвязей и кластеризации последовательностей 20 минут
Лекция 7. Краткий обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы нейронных сетей и логистической регрессии 20 минут
Самостоятельная работа 6. Использование инструментов Data Mining Client для Excel 2007 для подготовки данных 30 минут
Самостоятельная работа 7. Использование инструментов Data Mining Client для Excel 2007 для создания модели интеллектуального анализа данных 20 минут
Самостоятельная работа 8. Анализ точности прогноза и использование модели интеллектуального анализа 30 минут
Самостоятельная работа 9. Построение модели кластеризации, трассировка и перекрестная проверка 30 минут
Тест 2 для курса # 21941 40 минут
Лекция 8. Концепции языка DMX 45 минут
Лекция 9. DMX. Создание структуры и модели 30 минут
Лекция 10. DMX. Обработка, очистка, удалениеи восстановление структур и моделей 45 минут
Лекция 11. DMX. Запросы 30 минут
Лекция 12. DMX. Прогнозы 30 минут
Самостоятельная работа 10. Начало работы в BIDevStudio 20 минут
Самостоятельная работа 11. Создание представления источника данных 30 минут
Тест 3 для курса # 21941 40 минут
Лекция 13. DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Упрощённый алгоритм Байеса, деревья решений, линейная регрессия 20 минут
Лекция 14. DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Временные ряды, кластеризация 30 минут
Лекция 15. DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритм взаимосвязей, кластеризация последовательностей 15 минут
Лекция 16. DMX. Параметры алгоритмов интеллектуального анализа данных. Алгоритмы нейронных сетей и логистической регрессии 15 минут
Самостоятельная работа 12. Создание структуры и модели интеллектуального анализа. Задача кластеризации 30 минут
Самостоятельная работа 13. Задача классификации. Создание структуры и моделей интеллектуального анализа. Сравнение точности моделей 20 минут
Самостоятельная работа 14. Просмотр моделей интеллектуального анализа (деревья решений, упрощенный алгоритма Байеса, нейронные сети). Написание «одноэлементных» прогнозирующих запросов 20 минут
Самостоятельная работа 15. Работа с моделями интеллектуального анализа данных из SQLServerManagementStudio 15 минут
Самостоятельная работа 16. Использование алгоритма MicrosoftTimeSeries для прогнозирования значений временных рядов 20 минут
Тест 4 для курса # 21941 40 минут
Экзамен 120 минут
ПРИВАТНЫЙ КУРС
  • 8 месяцев (720 час.)

Инструкторы

33 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: