This is the slide deck of lectures "Predictive Analytic Basics".The Base and Machine Learning Technic using R scripts is presented. The slides can be useful for Russian language students. The slides serve the part one of the lectures. Next part will be uploaded soon.
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Marina Payvina
Как извлечь пользу из больших данных.
Инструменты бизнес-аналитики для анализа и исследования больших данных
Мероприятие:
День Науки НИУ ВШЭ 2015
Фото: http://vk.com/album-66011151_214023156
Big Data - что это и с чем его "едят") Откуда взялся термин Big Data, какое содержание он в себе несет, и, есть ли будущее у тренда Big Data. Изучаем...
О современном состоянии дел в Data Science (в Украине и в мире). О задачах, которые решают специалисты по анализу данных и планах ЖГТУ по подготовке таких специалистов.
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данныхDenodo
Watch here: https://bit.ly/31XRObm
Передовые методы сбора и обработки информации, такие как машинное обучение, оказались чрезвычайно полезным инструментом для получения ценных знаний на основе имеющихся данных. Такие платформы, как Spark, и математические библиотеки для R, Python и Scala позволяют ученым, работающим с данными, использовать передовые технологии. Однако эти ученые тратили большую часть своего времени на поиск нужных данных и их преобразование в удобный для использования формат. Виртуализация данных предлагает новую парадигму для более эффективного и гибкого решения этих проблем.
Посетите этот вебинар и узнайте:
- Как виртуализация данных может ускорить сбор и преобразование информации, предоставляя ученым, работающим с данными, мощный инструмент, упрощающий их работу.
- Как популярные инструменты из экосистемы науки о данных: Spark, Python, Zeppelin и т.д. интегрируются с Denodo.
- Как можно эффективно использовать платформу Denodo с большими объемами данных.
Искусственный интеллект и Big Data в бизнесеExpasoft
Презентация семинара по анализу больших данных и машинному обучению 16.11.2016 г.
- Чем искусственный интеллект может помочь бизнесу?
- Что такое глубинное обучение и какие инновационные технологии можно создать на его основе?
- Почему аналитик больших данных самая сексуальная профессия XXI века?
Организаторы семинара:
Лаборатория аналитики потоковых данных и машинного обучения НГУ,
Центр обучения Big Data Analytics "НГУ-Экспасофт". Евгений Павловский — сертифицированный EMC Data Science Associate, Кандидат физико-математических наук, старший преподаватель Кафедры Общей Информатики НГУ, заведующий лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения НГУ-Экспасофт,
Business Development Director в «ExpaSoft».
https://expasoft.com/edu/
TIBCO Spotfire - Аналитическая платформа бизнес анализа (Business Intelligence, BI), которая позволяет бизнес пользователю анализировать большие данные (Big Data) и большой контент, выявить скрытые возможности и скрытые риски бизнеса, на основе которых можно принимать обоснованные решения.
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Marina Payvina
Как извлечь пользу из больших данных.
Инструменты бизнес-аналитики для анализа и исследования больших данных
Мероприятие:
День Науки НИУ ВШЭ 2015
Фото: http://vk.com/album-66011151_214023156
Big Data - что это и с чем его "едят") Откуда взялся термин Big Data, какое содержание он в себе несет, и, есть ли будущее у тренда Big Data. Изучаем...
О современном состоянии дел в Data Science (в Украине и в мире). О задачах, которые решают специалисты по анализу данных и планах ЖГТУ по подготовке таких специалистов.
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данныхDenodo
Watch here: https://bit.ly/31XRObm
Передовые методы сбора и обработки информации, такие как машинное обучение, оказались чрезвычайно полезным инструментом для получения ценных знаний на основе имеющихся данных. Такие платформы, как Spark, и математические библиотеки для R, Python и Scala позволяют ученым, работающим с данными, использовать передовые технологии. Однако эти ученые тратили большую часть своего времени на поиск нужных данных и их преобразование в удобный для использования формат. Виртуализация данных предлагает новую парадигму для более эффективного и гибкого решения этих проблем.
Посетите этот вебинар и узнайте:
- Как виртуализация данных может ускорить сбор и преобразование информации, предоставляя ученым, работающим с данными, мощный инструмент, упрощающий их работу.
- Как популярные инструменты из экосистемы науки о данных: Spark, Python, Zeppelin и т.д. интегрируются с Denodo.
- Как можно эффективно использовать платформу Denodo с большими объемами данных.
Искусственный интеллект и Big Data в бизнесеExpasoft
Презентация семинара по анализу больших данных и машинному обучению 16.11.2016 г.
- Чем искусственный интеллект может помочь бизнесу?
- Что такое глубинное обучение и какие инновационные технологии можно создать на его основе?
- Почему аналитик больших данных самая сексуальная профессия XXI века?
Организаторы семинара:
Лаборатория аналитики потоковых данных и машинного обучения НГУ,
Центр обучения Big Data Analytics "НГУ-Экспасофт". Евгений Павловский — сертифицированный EMC Data Science Associate, Кандидат физико-математических наук, старший преподаватель Кафедры Общей Информатики НГУ, заведующий лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения НГУ-Экспасофт,
Business Development Director в «ExpaSoft».
https://expasoft.com/edu/
TIBCO Spotfire - Аналитическая платформа бизнес анализа (Business Intelligence, BI), которая позволяет бизнес пользователю анализировать большие данные (Big Data) и большой контент, выявить скрытые возможности и скрытые риски бизнеса, на основе которых можно принимать обоснованные решения.
10. Объем (размер) данных
Название Размер по ГОСТ 8.417-2002 (приставки по
СИ)
Символ Примечание: размер по
стандартам МЭК
байт 8 бит B
килобайт 103 B КB 210 =1024 байт
мегабайт 106 B МB 220 байт
гигабайт 109 B GB 230 байт
терабайт 1012 B ТБ 240 байт
петабайт 1015 B PB 250 байт
эксабайт 1018 B EB 260 байт
зеттабайт 1021 B ZB 270 байт
йоттабайт 1024 B YB 280 байт
Vladimir Krylov 2014 10
21. Консолидация - техники
• Очистка данных:
пропущенные значения
дубликаты данных
шумы и выбросы
• Интеграция данных
стандарт XML
стандарт ISO 15926
JSON
Vladimir Krylov 2014 21
68. CRAN - Comprehensive R Archive Network
• Байесовский интерфейс
• Хемометрия и вычислительная физика
• Анализ, мониторинг и проектирование клинического исслеования
• Кластерный анализ и конечноэлементные модели
• Дифференциальные уравнения
• Вероятностные распределения
• Вычислительная эконометрика
• Анализ экологических и данных и данных об окружающей среде
• Планирование экспериментов и анализ экспериментальных данных
• Эмпирические финансы
• Статистическая генетика
• Графическое отображение, динамическая графика и визуализация
• Высокопроизводительны е и параллельные вычисления на R
• Машинное обучение и статистическое обучение (Machine learning&Statistical
Learning) Анализ медицинских изображений
• Мета-анализ
• Мультивариантная статистика
• Обработка естественного языка (Natural language Processing)
• Численная математика
• Официальная статистика и методология опросов
• Оптимизация и математическое программирование
• Анализ данных фармокинетики
• Филогенетика и особые сравнительные методы (Phylogenetics, Espeially
Comprative Methods)
• Психометрические модели и методы
• Исследования репродуцирования (Reproducible Research)
• Робастные статистические методы
• Статистика социальных исследований
• Анализ пространственных данных
• Управление и анализ пространственно-временных данных (Handling and
Analyzing Spatio-Temporal Data)
• Анализ наблюдений (Survival Analysis)
• Анализ временных рядов
• Web технологии и сервисы
• Графические модели в R (gRaphical Models in R)
Vladimir Krylov 2014 68