Машинное обучение в Process Mining

Преподаватель: Бугаенко Андрей Александрович

Модуль : 1-2

Кредиты : 2

Аннотация:

Process Mining - это область науки и технологии, которая занимается анализом и оптимизацией бизнес-процессов на основе цифровых следов в автоматизированных системах. После окончания курса слушатели будут иметь компетенции по: работе с python-библиотекой SberPM, выбору data-майнера для отрисовки схемы бизнес-процессов, автоматическому поиску кейсов неэффективности бизнеса, прогнозированию бизнес процессов с помощью AutoML, поиску оптимальной структуры процесса с помощью RL, NLP-анализу текстовой информации в логах бизнес-процессов.

Требования:

Базовые навыки программирования на Python

Цель дисциплины:

Сформировать у студентов и слушателей компетенции необходимые для использования machine

learning в process mining.

Планируемые результаты обучения:

студенты успешно прошедшие программу:

1) получат теоретическую базу методологии Process Mining

2) смогут самостоятельно проводить исследования и находить кейсы неэффективности с помощью платформы SberPM

3) смогут самостоятельно проводить исследования и находить кейсы неэффективности с помощью Python библиотеки SberPM (в том числе на алгоритмах автоинсайтов)

4) проводить NLP-анализ логов процесса

5) смогут получать прогноз структуры и метрик процесса в будущем

6) смогут определять оптимальную структуру бизнес-процесса с помощью RL

Формула оценки:

5 кейсов по 5 баллов + 6 квизов по 4 балла + мини-проект 25 баллов + итоговый тест 26 баллов

План занятий:

https://drive.google.com/file/d/1IOC_BkOu749oGVlbEevKqx0yw3LIr25T/view