Аналитика технологических данных

Курс «Аналитика технологических данных» направлен на овладение практическими навыками, умениями и теоретическими основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации при решении задач профессиональной деятельности в машиностроении.  В ходе освоения курса слушатели получат представление о  разработке алгоритмов и компьютерных программ, пригодные для практической аналитики и прогнозирования технологических параметров производственного процесса, сформируют практические навыки сбора, обработку, отображения и архивирования информации об объектах интеллектуальных систем управления производственными процессами  на основе предиктивной аналитики технологических данных для аналитики качества продукции.

Курс состоит из шести разделов: Раздел 1. Основы аналитики 1.1 Основы аналитики. Выборки 1.2 Основы статистики 1.3 Основы аналитики. Корреляция и регрессия 1.4 Основы аналитики. Алгоритмы и прогнозирование 1.5 Визуализация Раздел 2. SQL и получение данных 2.1 Введение в SQL. Установка СУБД 2.2 Создание и удаление таблиц. Ограничение значений данных 2.3 Ввод, удавление и изменение данных. Запросы SQL 2.4 Сложные запросы 2.5 Представления. Оконная функция 2.6 Проектирование баз данных Раздел 3. Python для анализа данных 3.1 Основы Python 3.2 Библиотека NumPy 3.3 Библиотека Pandas Раздел 4. Статистика в Python 4.1 Визуализация с Python.  4.2 Методы визуализации данных.  4.3 Корреляция. Практикум по SciPy 4.4 A/B тестирование 4.5 Работа с временными рядами в Python Раздел 5. Метрики данных 5.1 Продуктовые метрики данных Раздел 6. Машинное обучение 6.1 Введение в машинное обучение. Обучение с учителем/без учителя. 6.2 Библиотека Scikit-learn 6.3 NoSQL-подход к работе с большими данными 6.4 Кластеризация. Построение модели и метрики