Технологии анализа данных

Программа ориентирована на начинающих, а также работающих специалистов, нуждающихся в приобретении и систематизации знаний, необходимых для решения задач, в сфере интеллектуального анализа данных.

Выдаваемый документ:
удостоверение установленного образца Высшей школы экономики о повышении квалификации

Начало занятий:
4 марта 2020 г. Прием документов до 26 февраля 2020 г.

Условия поступления:

• лица, имеющие среднее профессиональное или высшее образование;
• лица, получающие высшее образование. 

Программа знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.

Программа представляет возможность познакомиться с основными понятиями в области аналитической обработки больших данных. В нем изложены основы машинного обучения, визуализации и хранения больших данных. По результатам изучения курса читатель сможет переводить проблемы предметной области на язык технологий обработки больших данных.

В программе излагаются основы машинного обучения по оригинальной методике, читатель познакомится с технологиями обработки больших данных. В ходе изучения будут сформированы представления о технических и методологических средствах анализа больших данных.

В программе можно познакомиться с Google Analytics, а также научиться анализировать и применять данные из отчетов. Рассматриваются основные Google Analytics и объясняется, как можно применить полученную информацию.

ОСОБЕННОСТИ ЗАОЧНОГО (ДИСТАНЦИОННОГО) ОБУЧЕНИЯ

Возможность обучения 24 часа 7 дней в неделю: обучение и контроль знаний происходят полностью дистанционно в любое время суток и в любой стране мира. Для обучения слушателям нужны только компьютер и доступ в интернет.

Индивидуальный подход к слушателям. В процессе обучения слушатели смотрят, слушают или читают лекции. Каждый слушатель получает необходимые консультации и поддержку персонального куратора. 

Гибкий график. Слушатель сам задаёт темп образовательному процессу, ориентируясь исключительно на себя и свою загруженность, а также распорядок дня.

Контроль знаний проводится в виде онлайн тестирования после изучения каждой темы (лекции) и после изучения каждой дисциплины. Это необходимое условие аттестации получения удостоверения о повышении квалификации.

Основа такого дистанционного обучения – самостоятельная работа под руководством преподавателя.

ПРАВИЛА ПРИЕМА

1. Необходимо зарегистрироваться, подав ЗАЯВКУ . Регистрация на обучение осуществляется в любое время.
2. Вам ответят на заявку в течение рабочего дня, и вышлют анкету и договор для заполнения.    
3. После заполнения и подписи анкеты и договора, Вы присылаете сканы по электронному адресу   aoleynik@hse.ru.
4. В ответном письме мы вышлем Вам квитанцию для оплаты. Необходимо оплатить обучение и выслать отсканированный оригинал платежного документа по электронным адресам:   aoleynik@hse.ru,  asafrutin@hse.ru.
5. После получения отсканированного документа об оплате слушатель получает доступ к системе и учебным материалам.