Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Аналитик данных

Аналитик данных

Дополнительное образование Смоленского филиала

Вид программы
Программа повышения квалификации
Количество часов
72 часа
Форма обучения
очно-заочная с применением ДОТ
Стоимость
11 500 р.
Старт программы
03.06.2025

Цель программы:

Сформировать у слушателей системное представление о технологиях многомерного анализа данных, интеллектуального анализа данных (Data Mining), их применении и инструментах, изучить основные методы прикладного анализа данных, развить навыки исследования различных процессов на ЭВМ, практического применения методов многомерного анализа и Data Mining для решения различных научных и технических задач в экономике и социологии.

Компетенции:

В результате освоения дополнительной профессиональной программы повышения квалификации «Аналитик данных» слушатель должен приобрести компетенции, характеризующие его как специалиста, способного эффективно осуществлять свою профессиональную деятельность в следующих процессах:

- процессы реализации управленческих решений в организациях различных организационно-правовых форм;

- процессы реализации управленческих решений в органах государственного и муниципального управления;

- производственные процессы.

Под компетенцией понимается способность и готовность обучаемого выполнять определенную необходимую функцию в процессе постановки и решения задач профессиональной деятельности.

Структура программы

Модуль 1. Анализ данных в системах поддержки принятия решений. Хранилище данных.

Тема 1.1. Задачи систем поддержки принятия решений (СППР). Архитектура СППР. Базы данных в СППР.
Тема 1.2. Неэффективность использования OLTP-систем для анализа данных. Требования к данным.
Тема 1.3. Концепция хранилища данных. Свойства хранилищ данных (предметная ориентация, интеграция, поддержка хронологии, неизменяемость).
Тема 1.4 Предварительная обработка данных. Очистка данных. Показатели и документы. Интеграция и преобразование данных. Сокращение данных

Модуль 2. OLAP-системы. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining).

Тема 2.1. Многомерная модель данных. Определение OLAP-систем. Многомерный анализ данных.
Тема 2.2. Сферы применения Data Mining.
Тема 2.3. Классификация задач Data Mining. Предсказательные и описательные модели Data Mining

Модуль 3. Задачи и методы интеллектуального анализа данных.

Тема 3.1. Классификация. Регрессия. Методы представления результатов анализа. Прогнозирование и визуализация.
Тема 3.2. Методы прогнозирования и классификации.
Тема 3.3. Поиск ассоциативных правил. 

Преподаватели программы

Березняк Ирина Сергеевна

Березняк Ирина Сергеевна

Кандидат физико-математических наук. Доцент кафедры «Математика, информатика и общегуманитарные науки»

Образец удостоверения о повышении квалификации

Контакты

Сытая Елена Петровна
Бублеева Надежда Александровна

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год