Workshop: Data Science Essentials - methodologies and practical issues

Workshop: Data Science Essentials — methodologies and practical issues

Купить билет
workshop date

Дата

15-17.06.2018

workshop places

Количество мест

50

workshop prices

Цена

12 480 грн.

О воркшопе

Data science – это набор фундаментальных принципов, которые обеспечивают извлечение необходимой информации и знаний из данных с использованием техник из различных областей – например, статистики и машинного обучения. Современные бизнес-проекты в первую очередь рассматривают именно анализ данных как основу для принятия решений, а поэтому Data Science – один из самых важных компонентов для компаний в областях Hi-Tech и разработки ІТ-продуктов.

Цель нашего трехдневного воркшопа – научиться решать проблемы бизнеса, используя аналитику данных. Мы предлагаем всем, кто хочет конкурировать на международном рынке труда в сфере Data Science и преуспевать в ведении собственных проектов и стартапов, обучиться основным понятиям и алгоритмам этой науки для компетентного управления данными.

Спикером воркшопа выступит д-р Элан Сассон, израильский предприниматель, преподаватель и специалист по Data Science и бизнес-аналитике. Он поделится опытом своей страны и собственными советами по построению коммуникации в сфере данных и расскажет, как имплементировать эти знания в украинской реальности.

Во время воркшопа будут проходить мастер-классы:

  1. Case study «Как организовать подразделение Data science в компании» покажет на личном примере Олег Волошко, руководитель отдела аналитических продуктов Big Data в Киевстар
  2. От Sigma Software выступит программный архитектор Борис Трофимов и раскроет более подробно направление «Data Engineering»
  3. О том «Как внедрять Big Data и Data Science в различных областях» расскажет на собственном опыте Ярослав Недашковский, системный архитектор в SoftElegance
  4. Игорь Успеньев, что имеет 10 лет опыта в Data Science и занимает должность Lead Software Engineer в GlobalLogic, а также Игорь Таненков, что в последние годы занимается в сфере Deep learning solutions и проектами для ADAS systems, расскажут о методе SLAM (одновременной локализации и построения карт)
  5. Александр Попович познакомит слушателей с миром Deep learning, нахождением и сегментацией реальных объектов. Александр специализируется на спайкингових и глубоких нейронных сетях, занимает должность Machine learning Engineer в GlobalLogic

Для кого:

Воркшоп предназначен для IT-разработчиков, диджитал-маркетологов, СТО и бизнес-аналитиков, которые делают первые шаги в data science, интеллектуальном анализе данных и машинном обучении. Он предоставит навыки, необходимые для того, чтобы стать продуктивным data scientist-ом в этой среде.

Учебная программа включает такие темы, как алгоритмы и методы интеллектуального анализа данных. Подходит для людей, планирующих заниматься наукой о данных и аналитикой данных, предназначен для людей с инженерным / научным образованием и с soft skills в программировании и статистике.

Воркшоп не включает обучение программированию.

Для посещения Workshop необходим уровень английского не ниже Intermediate.

О спикерах:

Программа

  • Базовая методология
    • CRISP DM — путь от понимания бизнеса до развертывания модели
  • Понимание данных и инженерия
    • Интеграция данных
    • Трансформация данных
  • Разведочный анализ данных (EDA)
    • Описательная аналитика и статистика
    • Базовый статистический вывод и меры неопределенности и нерегулярности
  • Базовый статистический вывод и меры неопределенности и нерегулярности
    • Предварительная обработка данных
    • Нормализация данных
    • Очистка данных
    • Сокращение данных (PCA, ICA, и др.)
    • Обнаружение и анализ
    • Вменение данных
    • Методы биннинга и дискретизации
    • Матричные алгоритмы декомпозиции – PCA и ICA
  • Прогностическая аналитика и классификация
    • Линейная и логистическая регрессия
    • Деревья принятия решений
    •  Ансамбль моделей (Random Forest, Bagging and Boosting)
    •  SVM (машина векторной поддержки)
    •  KNN (K-ближайшие соседи)
    • Нейронные сети
  • Кластеризация (от k-значений до иерархической кластеризации)
    • K-значения
    • K-медоиды
    • Иерархическая кластеризация
    • Методы, основанные на плотности
  • Введение в глубинное обучение и усиленное обучение

Билеты

Билетов на данный момент нет

Партнеры

Если у вас есть вопросы, заполните форму и с вами свяжется наш менеджер

ФИО

Ваш e-mail

Номер телефона