Короткий опис
Сучасне життя пронизане цифровими технологіями. Кожен день генерується та зберігається величезна кількість даних. Їх використання для кращого прийняття рішень схоже на просіювання піску у пошуку золота і вимагає значних зусиль. Саме тому уміння аналізувати дані та використовувати знайдені залежності є важливим, а професія аналітика даних - рідкісною і потрібною. Мета даного курсу ознайомити слухачів з базовими елементами науки про дані: збір даних, обробка даних, візуалізація, пошук залежностей, побудова моделі та її перевірка. Кожен крок пояснюється та обговорюється на простих життєвих прикладах. Заплановані ігрові проекти, які вимагають від кожного слухача самостійного розуміння базових принципів і застосування їх на практиці для кращого усвідомлення.
Мова викладання
Українська
Вік слухачів
11+ років
Необхідні знання для початку навчання
Володіння персональним комп’ютером
Знання після навчання
Розуміння основних елементів науки про дані та досвід із застосування методів аналізу даних.
Додаткові матеріали
Бажано мати свій ноутбук. В разі відсутності - ми надамо ноутбук на заняттях.
Тривалість
12 занять по 2 години
Час та дні занять
Щопонеділка з 19-00 до 21-00
Початок занять
2 жовтня
Кількість учнів в групі
до 15
Адреса БроБотс
вул. Київська, 265/2, корпус Мокко (біля Мандаринки), ж/к Шоколад, Бровари.
телефон 063 843 53 39, 050 351 38 72
схема проїзду
Інформація про викладача
Ігнатенко Олексій - кандидат фізико-математичних наук, старший науковий співробітник Інституту програмних систем НАН України, доцент кафедри ММСА Інституту прикладного системного аналізу НТУУ “КПІ”. Лауреат премії Верховної Ради України найталановитішим молодим ученим в галузі фундаментальних і прикладних досліджень та науково-технічних розробок за 2014 рік.
Вартість навчання
75 грн за заняття
Якщо вам потрібна фінансова підтримка в навчанні, скористайтесь нашою програмою надання грантів на навчання.
Програма курсу
(кожен пункт - окреме заняття)
- Що таке наука про дані. Чому досліджувати дані важливо? Що можна знайти в даних? Як збирають дані та приклади роботи з даним.
- Практична робота з даними з використанням карток. Робота в невеликих групах: виділення даних та їх опис. Пошук залежностей. Змагання між групами на найбільш повний опис.
- Розгляд кейсу про захворювання. Аналіз множини наявних даних. Поняття залежності та кореляції і їх використання. Самостійні висновки з наявних даних. Знайомство з Excel (або Calc).
- Можливості Excel. Формули та функції. Введення даних. Графіки. Як побудувати домашню бухгалтерію?
- Графічне проедставлення інформації. Види і типи графіків. Що можна побачити з графічного представлення? Переведення відомих нам даних у графічну форму.
- Проект "друзі". Підготовка до збору даних. Дозвіл на збирання даних. Що потрібно збирати? Гіпотези і експеримент. Підтвердження гіпотези. Самостійне завдання на тиждень.
- Проект "друзі". Обробка отриманих даних та їх об'єднання. Графічне представлення та висновки. Обчислення характеристик та підтвердження гіпотез.
- Експеримент з класифікацією. Поняття про класифікатори. Як будувати класифікатори. Наївний байєсовський класифікатор.
- Передбачення або прогнозування. Навіщо передбачати? Що таке рекомендаційна система. Як побудувати рекомендацію? Практика: рекомендаційна система для фільмів, книг, страв. Планування і проведення власного дослідження.
- Проект "рекомендація книжок". Об'єднання результатів опитувань. Створення рекомендаційної системи та її тестування. Отримання рекомендацій.
- Випадковість і закономірність. Що таке ймовірність? Чому це важливо для науки про дані. Експерименти з випадковими подіями.
- Підсумкове заняття. Написання відгуків і оцінка проектів
