Workshop: Data Science Essentials - methodologies and practical issues

Workshop: Data Science Essentials – methodologies and practical issues

Купити білет
workshop date

Дата

15-17.06.2018

workshop places

Кількість місць

50

workshop prices

Ціна

12 480 грн.

Про воркшоп

Data Science – це набір фундаментальних принципів, які забезпечують здобуття необхідної інформації та знань з даних, використовуючи техніки з різних сфер –наприклад, статистики та машинного навчання. Сучасні бізнес-проекти у першу чергу розглядають саме аналіз даних як основу для прийняття рішень, а тому Data Science – один з найважливіших компонентів для компаній, що займаються Hi-Tech та розробкою ІТ-продуктів.

Мета нашого триденного воркшопу – навчитися вирішувати проблеми бізнесу, використовуючи аналітику даних. Ми пропонуємо усім, хто хоче конкурувати на міжнародному ринку праці у сфері Data Science та досягати успіху у веденні власних проектів та стартапів, навчитися основним поняттям та алгоритмам цієї науки для компетентного управління даними.

Спікером воркшопу виступить д-р Елан Сассон, ізраїльський підприємець, викладач та спеціаліст з Data Science та бізнес-аналітики. Він поділиться досвідом своєї країни та власними порадами щодо побудови комунікації у сфері даних та розповість, як імплементувати ці знання в українських реаліях.

Під час воркшопу будуть проходити майстер-класи:

  1. Case study “ Як організувати підрозділ Data science у компанії” покаже на особистому прикладі Олег Волошко, керівник відділу аналітичних продуктів Big Data у Київстар.  
  2. Від Sigma Software виступить програмний архітектор Борис Трофімов та розкриє більш детально напрямок “Data Engineering”
  3. Про те “Як впроваджувати Big Data та Data Science у різних галузях” розповість на власному досвіді Ярослав Недашковський, системний архітектор в SoftElegance
  4. Ігор Успеньєв, що має 10 років досвіду у Data Science та працює на посаді Lead Software Engineer у GlobalLogic, а також Ігор Таненков, що останні роки займається у сфері Deep learning solutions та проектами для ADAS systems, розкажуть про метод SLAM (одночасної локалізації та побудови карт).
  5. Олександр Попович познайомить слухачів із світом Deep learning, знаходженням та сегментацією реальних об’єктів. Олександр спеціалізується на спайкінгових та глибоких нейронних мережах, обіймає посаду Machine learning Engineer у GlobalLogic.

Для кого:

Воркшоп призначений для IT-розробників, діджітал-маркетологів, СТО та бізнес-аналітиків, які роблять перші кроки у data science, інтелектуальному аналізі даних та машинному навчанні. Надасть навички, необхідні для того, щоб стати продуктивним data scientist-ом у цій області.

Навчальна програма включає такі теми, як алгоритми та методи інтелектуального аналізу даних. Підходить для людей, що планують займатися наукою про дані та аналітикою даних, призначений для людей з інженерною / науковою освітою та з soft skills у програмуванні та статистиці.

Воркшоп не включає навчання програмуванню.

Для відвідування Workshop необхідний рівень володіння англійською мовою не нижче Intermediate.

Про спікерів:

Программа

  • Базова методологія
    • CRISP DM – шлях від розуміння бізнесу до розверстування моделі
  • Розуміння даних та інженерія
    • Інтеграція даних
    • Трансформація даних
  • Розвідочний аналіз даних (EDA)
    • Описова аналітика та статистика
    • Базовий статистичний висновок і міри невизначеності та нерегулярності
  • Базовий статистичний висновок і міри невизначеності та нерегулярності
    • Попередня обробка даних
    • Нормалізація даних
    • Очистка даних
    • Скорочення даних (PCA, ICA, та ін.)
    • Знаходження та аналіз
    • Впровадження даних
    • Методи біннінгу та дискретизації
    • Матричні алгоритми декомпозиції – PCA та ICA
  • Прогностична аналітика та класифікація
    • Лінійна та логістична регресія
    • Дерева прийняття рішень
    • Ансамбль моделей (Random Forest, Bagging and Boosting)
    • SVM (машина векторної підтримки)
    • KNN (K-найближчі сусіди)
    • Нейронні мережі
  • Кластеризація (від k-значень до ієрархічної кластеризації
    • K-значення
    • K-медоїди
    • Ієрархічна кластеризація
    • Методи, засновані на щільності
  • Введення в глибинне навчання та посилене навчання

Білети

Билетов на данный момент нет

Партнери

Якщо у вас є запитання, заповніть форму і з вами зв’яжеться наш менеджер

ПІБ

Ваш e-mail

Номер телефону