Курсы по работе с KDD

Подробнее о рубрике «Курсы по работе с KDD»

Программа была проанализирована на предмет практической ценности для современного аналитика. Оценивались актуальность библиотек Python, глубина проработки этапов предобработки и присутствие реальных кейсов из области Big Data. Варианты, где теория преобладает над практикой, исключались; в итоговый список попадают только те, где студенты работают с «сырыми» данными и доводят их до интерпретации результатов. Обучение KDD будет полезно как аналитикам с опытом, которые хотят упорядочить имеющиеся знания, так и тем, кто только входит в Data Science и стремится понять общую архитектуру анализа. Владение этой методологией помогает решать задачи в ритейле, финтехе и других сферах, где накоплены большие объемы информации. Вместо простого запуска алгоритмов студент учится выстраивать полный цикл обработки данных. С помощью фильтров можно изучить детали программы, условия рассрочки и длительность обучения. Правильно выбранный курс позволит быстрее перейти от уровня junior-аналитика к специалисту, способному самостоятельно проектировать пайплайны обработки данных.

Содержание программ обучения KDD

Учебные планы выстраиваются вокруг жизненного цикла данных и охватывают такие разделы:

Изучение KDD формирует понимание, что Data Mining — лишь одно из звеньев цепочки, и приучает ответственно относиться к качеству исходных данных.

• Способы очистки и подготовки информации (Data Cleaning & Preprocessing).
• Алгоритмы Data Mining, помогающие выявлять скрытые паттерны.
• Подходы к оценке и трактовке построенных моделей.
• Средства визуализации для наглядного представления результатов бизнес-пользователям.
• Практические упражнения на Python с применением профильных библиотек для анализа.