«Продвинутая» предиктивная аналитика (Predictive analytics). Уровень 2

Производство (инженеры, технологи, метрологи) / Продажи, маркетинг, BI, HR, экономисты

Тем, кто успешно прошел курс «Предиктивная аналитика на базе регрессионных моделей», мы предлагаем глубже погрузиться в мир предиктивной аналитики. Вы сможете узнать об актуальных и современных методах, названия которых часто мелькают в аналитических отчетах крупных компаний. Деревья классификации, случайный лес, нейронные сети – все это и немного больше будет представлено на тренинге. Эти «продвинутые» методы уже не так тривиальны, как, например, линейный регрессионный анализ, требуют использования специализированного программного обеспечения, но позволяют более точно прогнозировать выходные характеристики производственных процессов.

Возможность использования своих данных в процессе обучения

Примечание 1: Если от вашей компании планируется 3 и более человека, даты проведения могут быть скорректированы в соответствии с вашими потребностями, либо назначены дополнительные даты.

Примечание 2: Формат проведения в указанные даты может быть быть изменен в соответствии с потребностями участников (очный - на онлайн и наоборот).

Statistica

Стоимость участия

Один человек (от компании)

43000 ₽

Два и более человек (от компании)

43000 ₽

Один человек (физическое лицо)

43000 ₽

* Все скидки действуют только при предоплате

** Стоимость участия может изменяться в зависимости от даты и места проведения тренинга

Как проходит обучение On-line?
( узнать подробнее ... )

Программа тренинга

ДЕНЬ 1. Прогнозирование на основе деревьев решений
- Деревья решений – способ визуализации условий достижения желаемого результата:
  - требования к виду и количеству исходных данных
  - необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы, плюсы и минусы подхода
  - различные математические методы построения дерева (CRT, CHAID и другие), условия выбора того или иного метода
  - способ проверки адекватности модели, обучение и валидация
  - определение условий достижения желаемого результата по построенному дереву
  - метод случайного леса: его особенности и отличия от деревьев решений
- Наивный байесовский классификатор, метод ближайшего соседа и машина опорных векторов – способы прогнозирования принадлежности к группе (классу):
  - требования к виду и количеству исходных данных
  - необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы, плюсы и минусы подходов
  - способ проверки адекватности модели, обучение и валидация
- Практическая часть – отработка примеров в Statistica
ДЕНЬ 2. Прогнозирование с помощью искусственных нейронных сетей
- Задачи, решаемые с использованием нейросетей: задачи регрессии и классификации
- Основные понятия искусственных нейронных сетей: синаптические веса, виды функции активации
- Типы нейросетевых моделей, реадизованных в пакете Statistica: многослойный перцептрон, радиальная базисная функция и другие
- Обучающая, проверочная и контрольная выборки
- Обучение сети и проблема переобучения
- Оценка качества построенной модели
- Принципы выбора между традиционными многофакторными статистическими и нейросетевыми методами
- Практическая часть – отработка примеров в Statistica

После окончания обучения Вы сможете

С помощью деревьев решений не только прогнозировать исходы процесса, но и получать конкретные правила, при которых процесс придет в то или иное состояние

Обучать нейросети с целью прогнозирования

Разобраться в условиях применения и сути таких подходов, как наивный байесовский классификатор, машина опорных векторов, метод ближайшего соседа и определить, целесообразно ли их применение для решения задач вашего предприятия

Принимать решение, когда целесообразно использовать более сложные, а когда – более простые методы предиктивной аналитики в зависимости от целей анализа

Преподаватели

Анна Монахова

Преподаватель-аналитик, эксперт
Руководитель отдела развития образовательных программ ЦСТ.
Опыт консультационной деятельности 10 лет.
Большой опыт аналитика-практика.
Реализовала более двадцати консалтинговых проектов по анализу данных в бизнесе и научных исследованиях.
Консультировала специалистов таких компаний, как "Пивоваренная компания "Балтика", "Пивоварня Москва — Эфес", "ВымпелКом", "МегаФон", "Газпром нефть", "Монокристалл", "НЛМК", "Кока-Кола", "Маревен Фуд Сентрал" и др.
Является одним из ведущих консультантов в области использования статистических инструментов для решения прикладных задач.
Проводит подготовку специалистов по концепции SixSigma.

Егоров Артём Михайлович

Бизнес-тренер, практикующий консультант в области бизнес-аналитики
Научный руководитель программ «Программа подготовки аналитиков высшего уровня «Эксперт», «Аналитические компетенции руководителя», «Инженер-Аналитик» и “Инженер-исследователь”
Директор ООО "Центр Статистических Технологий"
Тренер по SixSigma и TOC
Более 20 лет опыта руководства проектами в сфере улучшения финансовых и производственных показателей крупнейших российских компаний
Автор концепции "Система аналитических компетенций" и бизнес-практики "Развитие аналитических компетенций"

Вы получите:

Сертификат о прохождении курса

Сертификат на 4-месячную бесплатную консультационную поддержку

Требования:

Высшее образование

Опыт работы в Excel на уровне пользователя

Базовые знания статистических методов

Отзывы учеников

Селезнёва Марина Васильевна

Мясокомбинат "Павловская слобода"

Всё понравилось, отношение преподавателя очень позитивно, умение применительно ко всем донести материал, если считать, что все из разных отраслей, но с общими проблемами. Материал дан так, что хочется ещё чему-то научиться, что мы и сделаем в ближайшее время. Спасибо за тренинг.
Животов Антон Сергеевич

ООО "Татхимпласт"

Тренинг полностью оправдал мои ожидания. Темы объясняются очень доступно, подкрепляются примерами, что помогает лучше усваивать пройденный материал. В целом тренинг дает хорошие практические навыки, которые можно применять в дальнейшей работе. При возможности буду планировать посетить еще одни курсы.
Сергеев Иван Алексеевич

ООО "Запсибтрансгаз"

За пятидневный тренинг я многое для себя открыл. Преподаватель четко и понятно рассказывал теоретическую часть, после чего все знания закрепились практикой. Кроме того порадовала техническая оснащенность и раздаточный материал. Их вполне достаточно, чтобы получить необходимую базу знаний.
Феденко Игорь Вячеславович

ПАО "Авиакомпания "Сибирь"

Очень понравилось. Подача информации - информативно, сжато, широкий охват. Большое число примеров, изучение темы на практике. Предоставляются инструменты для Excel для дальнейшей работы. Готовность и желание преподавателей ответить на все вопросы.
Сафронова Светлана Викторовна

ООО "Нутриция"

Очень доступный в понимании материал, профессионализм преподавателя, а также чуткость и отзывчивость. Семинар очень понравился! Спасибо Анне!
Предложение. Сделать "школу статистика": увеличить количество дней тренинга, возможно на 2 недели; всем вместе полностью погрузиться в мир статистики... и, самое главное, создать несколько уровней изучения (аналогично ин.языкам).
Харлан Елена Владимировна

ПК "Балтика", менеджер по управлению ассортиментом

Замечательный тренинг, очень практичный, ценный, доступно для понимания.
Царёв Сергей Александрович

ОАО "Савушкин продукт", начальник отдела аналитики

Тренинг был продуктивным. Получил массу полезной инофрмации. Взглянул на работу подразделения и нашей компании с другой стороны. Оказывается, всё гениальное в управлении - очень просто. Пересмотрел свои взгляды на постановку задач.
Юдина Надежда Александровна

Триколор ТВ

Тренинг полностью оправдал мои ожидания. Был интересным, информативным. Полученные знания абсолютно точно будут применены на практике. Большое спасибо.
Винникова Ольга Игоревна

инженер по качеству, Калсоник Кансей Рус

Все очень понятно. Практические задания помогают усвоить теорию в полном объеме. Емкое, упорядоченное преподавание. Раздаточный материал с концентрированным материалом, изученным на практике. Приятным "бонусом" является возможность впоследствии обратиться за поддержкой в решении конкретных задач. Спасибо!
Катамашвили Екатерина Валерьяновна

Слушатель "Мирбис", mba-science

Блестяще! Так увлекательно о статистике - невозможно было представить :) А возможности, которые открываются… Правда, чтобы это реально освоить, необходимо время. Но как знакомство с областью - думаю, что это должны знать все, кто получает образование в области управления для принятия грамотных решений! Как элемент управленческой культуры!