Корпоративное обучение
Инженерная аналитика для Data Scientists
Какие задачи будем решать:
Предварительная верификация данных по производственным параметрам, характеристикам сырья и качества продукции
Оценка влияния измерительной системы на вариацию контролируемых параметров. Определение пределов R2, которые могут быть получены на основе моделей
Анализ стабильности процессов и систематизация на его основе потенциальных факторов, порождающих вариации выходных параметров
Проверка корректности предположений экспертов о факторах и их влиянии с помощью приемов логического анализа
Влияние мотивации персонала на качество исходных данных. Как это увидеть на основе анализа вероятностных распределений
Типичные ошибки интерпретации параметров прогностических моделей
Анализ причин, по которым построенные модели не работают с требуемой точностью
Особенности обучения:
Каждый участник обучения самостоятельно выполняет все практические примеры и упражнения в Excel
Все темы рассмотрены на практических примерах
Можно использовать свои данные
Целевая аудитория:
IT специалисты, Data Scientists, специалисты отделов цифровой трансформации
Сложность: Специализированный
Продолжительность:
2 дня/16 ак. часов
Теория/практика:
30/70
MS Excel до 15 человек
Вы получите:
Навыки предварительного анализа производственной информации и подготовки ее для построения моделей
Структурированные знания об особенностях факторов, действующих в реальном производстве
Приемы оценки целесообразности разработки прогнозных моделей путем анализа доступной информации на предпроектной стадии
Задайте вопрос
Напишите нам и мы подробно ответим на все Ваши вопросы!
Ваше ФИО*
Куда ответить*
Ваш вопрос