Системная аналитика больших данных
О курсе
Категория слушателей
Характеристики курса
Содержание курса
Решение задач управления бизнесом, с использование искусственного интеллекта
(4 ч.)
- Общие технологические тренды
- Возможности решения задач государственного управления на основе данных
- Организация работы команды для реализации проектов по управлению данными
- Устройство данных в организациях, государственных информационных системах, бюджетной сфере
- Дата-ориентированные компании
- Данные в различных отраслях
- Зарубежные отраслевые практики решения задач на основе данных
Математические основы и методы анализа данных
(6 ч.)
Подготовка и архитектура данных: техническая составляющая
Регрессионно-дисперсионный анализ
Анализ временных рядов
Прогнозирование и имитационное моделирование
Методы кластеризации и классификации
Технологии обработки больших данных (Hadoop, Spark)
Основы искусственного интеллекта и машинного обучения
(6 ч.)
-
Основные направления в искусственном интеллекте
-
Методы машинного обучения
-
Генетические алгоритмы
-
Нейронные сети
-
Деревья решений
Визуализация данных
(6 ч.)
Методы и инструменты визуализации данных
BI-платформы
Загрузка данных и построение их метаструктуры
Создание управленческих дашбордов
Организационные и правовые вопросы управления данными
(6 ч.)
Региональная организационная модель работы с данными
Постановка задач для проектов
Подготовка и архитектура данных: организационная оставляющая
Культура работы с данными
Управление рисками в работе с данными
Нормативное регулирование и стандарты работы с данными в государственном секторе
Управление информационной безопасностью
Проектирование и разработка решений по управлению данными
(6 ч.)
-
Анализ предметной области, составление карты данных
-
Анализ информационных и бизнес-процессов на предмет управления данными
-
Постановка задач на продукты в области анализа данных
-
Работа команд в проектах по анализу и управлению данными
Знания и навыки, которые вы получите