• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФКН
Контакты

Адрес: 123458, Москва, Таллинская улица, 34 (м. "Строгино").

Телефон:
(495) 772-95-90 * 11086
(915) 317-30-12

 

E-mail: avbelov@hse.ru

 

Руководитель департамента — Белов Александр Владимирович

 

Заместитель руководителя департамента — Гришунина Юлия Борисовна

Мероприятия
9 октября – 12 октября
Книга
Algebraic Theory of Locally Nilpotent Derivations

Freudenburg G.

Vol. 136: Encyclopaedia of Mathematical Sciences. Bk. VII: Subseries: Invariant Theory and Algebraic Transformation Groups. Springer, 2017.

Статья
Optimal control of a spherical inverted pendulum

L. Manita, Ronzhina M.

Lobachevskii Journal of Mathematics. 2017. Vol. 38. No. 5. P. 954-957.

Глава в книге
Дискретные группы, порождённые комплексными отражениями

В. Л. Попов

В кн.: VI конференция по алгебраической геометрии и комплексному анализу для молодых математиков России. М.: Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2017. С. 9-10.

Препринт
Quench-controlled frictionless motion of an impurity in a quantum medium

Gamayun O., Lychkovskiy O., Burovski E. et al.

arxiv.org. cond-mat. Cornell University, 2017

Программа повышения квалификации "Углубленный курс статистического анализа данных с использованием программного пакета STATISTICA"

                                                           

Курс охватывает как классические, так и современные методы анализа данных, а также инструменты, позволяющие как новичку в области аналитики, так и требовательному пользователю всесторонне их исследовать, проводить оперативный мониторинг регулярно обновляемых данных, строить прогнозы с высокой точностью, создавать шаблоны анализов и готовить аналитические отчеты презентационного качества, используя средства автоматизации и широкий спектр графических возможностей.

Цель программы: формирование профессиональных компетенций специалистов в области информационных технологий для статистического анализа данных на основе программных продуктов серии STATISTICA компании StatSoft/.

Преподаватель:
      


                                                    Милков Максим Леонидович

является выпускником «Московского физико-технического института (государственного университета)» (МФТИ)
– одного из ведущих технических вузов России – по специальности "Прикладные математика и физика".
Имеет высокую квалификацию и многолетний опыт работы в области статистического анализа и обработки данных
для крупных российских и зарубежных компаний, таких как ЦБ, ИнтерРАО ЕЭС, ВСМПО-АВИСМА, ТНК-ВP,
Норильскгеология, Такеда Фармасьютикалс, Полисан, Днепроспецсталь, Арнест и мн. др.
Регулярно проходит стажировки и тренинги у ведущих разработчиков аналитического программного обеспечения.     

Трудоемкость программы: 36 аудиторных часов.

Срок обучения: от 1 до 2 недель.

Форма обучения: очная.

Режим занятий: 4 - 6 дней в неделю по 4 - 6 аудиторных часов.

Стоимость обучения: 36 000 рублей (Студентам и выпускникам НИУ ВШЭ предоставляются скидки).


По итогам программы выдается Удостоверение о повышении квалификации и сертификат Академии Анализа Данных StatSoft.

Основные темы программы:

№ п/п

Наименование дисциплин и тем

Трудоемкость

в аудиторных

часах

Объем аудиторных часов

семинары/

практические занятия

1

2

3

5

1

Обзор курса: анализ данных на компьютере и его применение для решения практических задач в маркетинге, бизнесе, экономике, промышленности

1

1

2

Программа STATISTICA − универсальный инструмент анализа данных

1

1

3

Обзор программы STATISTICA: интерфейс, управление данными, аналитические методы, визуализация

3

3

4

Обзор многомерных методов анализа данных

2

2

5

Дисперсионный анализ (ДА)

3

3

6

Факторный аназиз и метод главных компонент − обзор методов, систематическ5ая работа в модуле, разбор практических примеров

1

1

7

Многомерное шкалирование − обзор методов, систематическая работа в модуле, разбор практических прмеров

1

1

8

Современные методы классификации данных: кластерный анализ, деревья классификации

4

4

9

Статистический анализ данных

12

12

9.1

Прогнозирование временных рядов

2

2

9.2.

Графический анализ и преобразование данных

2

2

9.3

Простейшие методы прогнозирования

1

1

9.4

Линейные модели прогнозирования: классическая ARIMA (АРПСС) модель

2

2

9.5

Анализ распределенных лагов

2

2

9.6

Нейросетевой подход к решению задач

2

2

9.7

Прогнозирование временных рядов с короткой историей

1

1

10

Нейронные сети

3

3

11

Data Mining

4

4

12

Big Data

1

1

 

ИТОГО:

 

36

36

 

Итоговая аттестация:

зачет*


* Итоговая аттестация (зачет) проводится в форме тестирования.



 

 

 


 

Буклет программы повышения квалификации "Углубленный курс статистического анализа данных с использованием программного пакета STATISTICA"
(PDF, 837 Кб)

 

 

Контактная информация:

Менеджер учебных программ Валентина Калиникова
Телефон: 8 916 316 85 59
Электронная почта: vkalinikova@hse.ru