- Курс
- Место
Практический курс для статистиков, начинающих Data Scientist’ов, архитекторов Data Lake, аналитиков и инженеров данных по подготовке Big Data к машинному обучению, моделированию и интеллектуальному анализу на примере использования Apache Spark и Python.
ЧТО ТАКОЕ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ В ПРОЦЕССЕ DATA MINING И ЗАЧЕМ ОНА НУЖНА
Подготовка данных выполняется при загрузке информации в корпоративное озеро (Data Lake), интеллектуальном анализе данных (Data Mining) и моделировании в рамках машинного обучения (Machine Learning). Вообще процесс сбора и подготовки данных – один из самых трудоемких и сложных этапов в анализе информации, который занимает до 80% времени. Сама подготовка данных состоит из следующих этапов:
- выборка;
- очистка;
- генерация признаков;
- интеграция;
- форматирование.
Статистические методики и специальное программное обеспечение позволяют значительно сократить временные и финансовые затраты всех этих процессов, а также повысить качество конечных результатов.
КОМУ НУЖНЫ КУРСЫ ПО ПОДГОТОВКЕ ДАННЫХ
Наши практические курсы по подготовке данных к Data Mining ориентированы на статистиков, исследователей, начинающих Data Scientist’ов, специалистов по машинному обучению, архитекторов Data Lake, аналитиков и инженеров данных, которые отвечают за сбор, подготовку и очистку Big Data. Курс позволит вам получить “продвинутые” знания и прикладные навыки подготовки”сырых” датасетов для получения качественных результатов ML-моделирования и интеллектуального анализа данных.
Также курс “Подготовка данных для Data Mining на Python” будет полезен специалистам по работе с большими данными, разработчикам и руководителям, которые хотят понять подходы к подготовке данных для решения бизнес-задач с помощью Machine Learning и получить практические навыки в этой области.
Если вы хотите разобраться с основами Data Mining и научиться самостоятельно формировать датасеты для машинного обучения, а также освоить инструменты Apache Spark и Python для статистической обработки больших данных, вам необходим этот курс подготовка данных для Data Mining.
Предварительный уровень подготовки:
- опыт программирования на языке Python;
- знание основ математического анализа и математической статистики;
- прохождение онлайн-курса FUNP “Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения”