Принципы организации аналитической работы с большими данными

Спикер — Юлия Мундриевская Презентация:
Примеры проектов:
Обратная связь:
00:00:00 - Приветствие и введение 00:01:26 - Принципы работы с большими данными (Big Data) 00:03:43 - Чем занимается аналитик данных? (ОТРАСЛИ И ПРИМЕРЫ) 00:05:34 - Поисковые системы и интернет реклама 00:06:59 - Рекомендательные системы 00:08:08 - Таргетированные коммуникации 00:09:47 - Планирование спроса, промо, цены и ассортимента 00:11:48 - Предсказание поломок 00:12:31 - Управление сотрудниками 00:14:35 - Что такое аналитика в цифровую эпоху? 00:19:10 - МЕТОДОЛОГИИ DATA MINING 00:20:43 - CRISP-DM: Cross-Industry Standard Process for Data Mining 00:23:24 - Таблица (под)этапов CRISP-DM 00:32:55 - KDD: Knowledge Discovery in Databases 00:35:36 - SEMMA: Sample, Explore, Modify, Assess 00:36:59 - Сравнение CRISP-DM, KDD и SEMMA 00:38:50 - MS TDSP: Team Data Science Process 00:40:42 - А в целом... 00:43:14 - КАК ПОСТАВИТЬ ЗАДАЧУ? 00:48:00 - Проблемы 00:50:50 - ОПИСАНИЕ ДАННЫХ и ТРЕБОВАНИЙ ДАННЫХ 00:51:10 - Где взять данные? 00:53:00 - Data Understanding: представительный анализ данных 00:56:56 - Проблемы в данных 01:03:41 - ВЫБОР АЛГОРИТМА 01:08:06 - Инструменты 01:09:53 - Базовые и многомерные методы 01:12:43 - Интерпретация и ПУР 01:14:15 - А МОЁ АНАЛИТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ ХОРОШЕЕ? 01:16:07 - Ответы на вопросы 01:19:21 - ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ