Мини-курс "Advanced Topics in Data Analytics". Andreas Rauber, Technische Universität Wien (Austria)
С 13 по 16 мая 2019 года приглашенный профессор Андреас Раубер (Andreas Rauber) из Института инженерии информационных систем (ISE) Факультета информатики Технического Университета Вены (Technische Universität Wien) прочтет мини-курс Advanced topics in Data Analytics.
Technische Universität Wien (Austria)
Место проведения: Факультет компьютерных наук, Кочновский проезд, 3.
Язык мини-курса: английский
Расписание занятий:
13 мая, 18.10 – 21.00, ауд. 402
14 мая, 18.10 – 21.00, ауд. 317
15 мая, 18.10 – 21.00, ауд. 317
16 мая, 13.40 – 16.30, ауд. 402
1. Основы методологий самообучения для интерактивного исследования данных (4 часа):
- Принципы: процесс извлечения знаний KDD, «майнинг» данных CRISP-DM, предварительная обработка данных, кластеризация
- Упражнения, исследование данных
2. Методология исследования данных на основе технологий самообучения SOM, объединяющих подходы аналитики данных и интерактивной визуализации данных (4 часа).
3. Воспроизводимость аналитических процессов и точная идентификация данных (4 часа):
- Воспроизводимость процессов и идентификация данных в привязке к рекомендациям Альянса исследовательских данных RDA в отношении динамических ссылок данных, достоверности хранилищ данных, планов менеджмента данных, Data Seal of Approval и др.
4. Воспроизводимость в области научных исследований (4 часа):
- Менеджмент исследовательских данных, формирование отчетов по результатам дата-майнинга, этика в аналитике данных, влияние на инфраструктуру научных исследований.
Аудиторные занятия будут дополнены домашним заданием — групповым проектом, в котором студенты смогут исследовать конкретные наборы данных с использованием программных средств SOMToolbox, разработанных коллективом исследователей из ТУ Вены под руководством профессора Раубера.
Приглашаются все желающие.
Для заказа пропуска в здание необходимо пройти регистрацию до 10 мая.
Материалы:
1 день (PDF, 7.51 Мб)
2 день (PDF, 7.32 Мб)
3 день (PDF, 11.26 Мб)
4 день (PDF, 3.83 Мб)
Задания (PDF, 205 Кб)