По окончании курса Вы будете уметь:

• определять источники сбора информации и формировать требования к ним;
• подбирать команду для работы с большими данными (Big Data) ;
• выбирать инструментарий для практической работы;
• формировать требования к гибкой адаптации компании для применения бигдата.

Программа курса:

Модуль 1. Область применения больших данных. Постановка задачи
Цели курса
Определение основных понятий
История науки о данных
Выгоды от работы с большими данными (Big Data)
Модуль 2. Data Science: назначение, области применения
Роль специалистов по DS
Требуемые компетенции
Методология исследования данных
Состав проектной команды для DS
Требования к команде DS
Модуль 3. Сбор и подготовка исходных данных
С чего начать
Описательное и ассоциативное исследование исходных данных
Сегментирование данных (slice and dice)
Практическая работа. Сегментировать тестовый набор данных
Модуль 4. Основы математической статистики
Основная тенденция и отклонения
Среднее, наиболее вероятное и медиана
Распределение Гаусса
Практическая работа. Определить статистические характеристики распределения. Использовать функции распределения Excel
Модуль 5. Визуализация данных
Визуализация данных в Excel (Pivot)
Дашборды
Другие инструменты визуализации
Демонстрация
Модуль 6. Инструменты анализа данных
Основы машинного обучения:
-Сигмоидная функция
-Регрессионный анализ
Обзор инструментов
Модуль 7. Выгоды для компании от применения аналитики больших данных (Big Data)
Подготовка компании к применению Big Data
Требования к компетенциям и взаимодействию сотрудников
Готовность к изменениям = гибкая (agile) компания
Практическая работа. Определить состав «бигдата» команды в вашей организации