Описание курса

Данный курс предназначен для пользователей, обладающих хорошим знанием статистических методов и заинтересованных в изучении инструментов и соответствующего математического аппарата для углубленного анализа данных (Data Mining). Как правило, это аналитики, которые решают задачи, требующие использования глубоких математических методов анализа и моделирования на больших объемах данных.

В курсе рассматриваются различные типы задач Data Mining, методология проведения проектов по исследованию данных и методы Enterprise Miner, используемые для решения задач Data Mining. В частности, в курсе рассматриваются:

• Принципы работы с большими объемами информации,
• Методы, используемые для исследования и понимания структуры информации,
• Методы, используемые для подготовки данных к моделированию,
• Методы моделирования и оценки качества построенных моделей.

Материалы, представленные в курсе, позволят аналитикам комплексно подходить к решению поставленных бизнес-задач, планировать исследование, выбирать и настраивать необходимые методы Enterprise Miner.

Требования к кандидатам

Предполагается, что слушатели обладают базовыми знаниями статистических методов.

В частности, слушатели должны:

• Иметь представление о математических методах статистического анализа.
• Иметь представление о математических методах прогнозирования, кластерного анализа, ассоциативного анализа.
• Уметь работать с приложениями в операционной системе Microsoft Windows и структуру файловой системы.

Желательно, чтобы слушатели имели представление о работе в среде SAS (в рамках курса Программирование на языке SAS (II): Обработка данных на шаге данных ), в частности:

• Имели представление об организации данных SAS и об основных процедурах SAS.
• Умели работать с библиотеками и наборами данных SAS.
• Понимали логику процессов выполнения шага данных (DATA step).