Изучим возможности аналитического программного инструмента KNIME (или ПО заказчика)

Освоим пошаговый алгоритм разведочного анализа данных методами описательной статистики и визуализации

Научимся выполнять предобработку данных, диагностировать и исправлять дефекты в данных различного вида

Научимся оценивать статистические параметры распределений и выборок данных методами проверки статистических гипотез

Изучим основные классические алгоритмы машинного обучения, научимся делать обоснованный выбор алгоритма для решения различных практических задач

Изучим специальные методы подготовки обучающих выборок для построения моделей машинного обучения, научимся оценивать качество моделей

Курс проходит с активным использованием аналитической Open Source платформы KNIME; все темы рассмотрены с использованием этого инструмента https://www.knime.com/ (возможно проведение на ПО заказчика)

Каждый участник обучения самостоятельно выполняет все практические примеры и упражнения с использованием KNIME (или в используемом ПО заказчика)

Примеры модельные, но могут подбираться с учетом отраслевой специфики обучаемых, можно использовать свои наборы данных

В составе материалов курса включен справочник с набором пошаговых инструкций для самостоятельного проведения всех этапов анализа данных и построения моделей

Особое внимание посвящается правилам выбора того или иного метода обработки и анализа данных

Курс может быть полезен как инженерному составу производств в различных отраслях, так и аналитикам служб маркетинга и снабжения

Возможна адаптация курса к другим программным средствам для анализа данных, используемым на предприятии

Инженерный состав, аналитики служб маркетинга и снабжения