Проводится только в корпоративном формате
Контакты
Марина Мальцева
+7 (812) 326-69-69, доб. 4240
Применение глубокой аналитики данных и использование искусственного интеллекта обеспечивает рост доходов, сокращение затрат, управление рисками и обретение конкурентных преимуществ. Все это достигается при концентрации управленческих усилий на решении шести ключевых задач.
Использование технологий анализа данных позволяет получить новые инсайты путем глубокого изучения исторических данных для поиска скрытых закономерностей, оптимизации существующих процессов, прогнозирования будущих событий.
Для получения максимального эффекта от анализа данных необходимо понимать возможность решения поставленных задач на существующих данных. Именно поэтому важно знать основы машинного обучения.
Определяется спецификой и уровнем сложности программы.
Определяется индивидуально и зависит от уровня сложности программы, охвата рассматриваемых тем и продолжительности курса.
Рекомендуемый размер группы – 15 человек. При большем количестве участников формат обучения рассматривается индивидуально.
Целевая аудитория
Руководителя и специалисты, занимающиеся аналитической деятельностью: привлечением новых клиентов, запуском маркетинговых кампаний, борьбой с оттоком, оптимизацией и логистикой, прогнозным обслуживанием и ремонтами.
Результаты курса
Почему Академия?
- Тренеры с практическим опытом применения анализа данных и машинного обучения
- Создание атмосферы вовлеченности и заинтересованности на занятиях
- По окончании программ слушателям выдается свидетельство Академии об участии
В результате курса участники:
- Изучат историю и развитие подходов по анализу данных;
- Получат представление о возможностях практического применения Big Data;
- Ознакомятся с основными методами и средствами машинного обучения;
- Узнают о практических задачах, которые можно решить с использованием анализа данных.
Основные темы
Все нижеперечисленные разделы сопровождаются практикой.
-
01
Развитие методов и подходов анализа данных
-
02
Подготовка данных
-
03
Методы, подходы, инструменты анализа данных
-
04
Методы сегментации и ранжирования
-
05
Методы кластерного анализа
-
06
Методы прогнозирования
-
07
Нейронные сети
-
08
Оценка эффективности и сравнение моделей
-
09
Использование полученных результатов анализа (проводится после каждой темы)
Слушателям выдается свидетельство об участии в тренинге «Анализ данных и машинное обучение в бизнесе», а также при необходимости, сертификат, подтверждающий количество CPD-часов.