Масштабный образовательный проект, запущенный в Учебном центре Softline – Академия Анализа Данных, - предлагает курсы по data science и машинному обучению, направленные на решение актуальных задач российской экономики. Основатель Академии Анализа Данных – Владимир Боровиков, аналитик, кандидат физико-математических наук по специальности «Теория вероятностей и математическая статистика», автор ряда книг по анализу данных, руководитель проектов по применению технологий data mining в ведущих российских и зарубежных компаниях.
- Владимир Павлович, расскажите, пожалуйста, о проекте в целом. Для чего он, каковы его цели?
- Проект запущен нами в ответ на запросы Четвертой промышленной революции и экономики 4.0. Академия несет широкому кругу слушателей знания в области технологий анализа данных и data science.
Существует потребность в специалистах, которые умеют применять не только традиционные статистические и аналитические методы на практике, но и методы машинного обучения, data mining, нейронные сети. Именно этому вы можете научиться в Академии.
Бизнесом уже накоплены огромные массивы данных, которые должны работать на эффективность, повышение качества, создание новых видов продукции, оптимизацию производства.
Современное производство - это, прежде всего, IoT и потоки данных, генерируемые на разных участках. Способность принимать решения на основе аналитических технологий исследования данных необходима каждой компании. И, например, технологии машинного обучения позволяют получать результаты, недостижимые для классических статистических методов. И мы учим работать с этими технологиями.
- Почему стоит учиться именно у вас?
- Обучение в Академии основано на бизнес-кейсах и нашем опыте выполнения реальных проектов. Также оно подкреплено авторской методологией интеллектуального анализа данных. Разработанная нами методика преподавания формирует навыки аналитического мышления и применения технологий в конкретной области. Обучение комплексное, системное, знания – из первых рук.
- Вы упомянули проекты, уточните, какие именно рассматриваются?
- Например - реализация предиктивного мониторинга насосного оборудования, выполненного по заказу ТНК ВР. Погружное насосное оборудование в нефтедобывающей промышленности функционирует в различных геологических и технологических условиях; важно аккуратно контролировать его работу, своевременно делать ремонт. По отзывам заказчика внедрение предиктивного мониторинга позволило увеличить межремонтный период насосного оборудования в 1,5 раза.
Еще пример - проект прогнозирования водопотребления в масштабе крупного мегаполиса для построения почасовых прогнозов на 3-5 суток вперед с точностью 95%. Результат - более рациональное использование ресурсов.
И третий пример из металлургии. Мы работали над оптимизацией состава многокомпонентной стали для разработки новых видов продукции в соответствии с требованиями заказчиков. Контролируемыми параметрами изделий в металлургии являются химический состав стали, механические показатели, предел текучести, предел прочности, ударная вязкость, результаты ультразвуковой дефектоскопии. С помощью нейронных сетей и CART-технологий заказчик теперь может строить предиктивные модели очень высокой точности.
- На каких платформах проводится обучение в Академии?
- Курсы Академии читаются на всех известных платформах, включая открытое ПО, R и Python. Как правило, мы начинаем обучение в программе Statistica. Благодаря удобному пользовательскому интерфейсу даже новичок с помощью Statistica может быстро войти в анализ данных и находить закономерности и связи. Мы используем и многочисленные открытые библиотеки, в частности, TensorFlow, Keras. R и Python указываются в качестве обязательных навыков в большинстве предложений о работе в области data science.
- Несколько слов о классификации курсов. Кому что посоветуете?
- Наш флагманский курс – «Мониторинг и анализ производственных процессов: методология, технология, кейсы». Он аккумулирует передовой опыт от карт контроля качества до обнаружения причин брака с помощью машинного обучения на основе мониторинга производственных процессов.
Курс «Введение в анализ данных и data science на Statistica, R и Python» - для начинающих специалистов, которые хотят сделать первые шаги в востребованной во всем мире профессии и стать аналитиком.
Отдельное направление - курсы для руководителей предприятий, позволяющие в течение одного-двух дней войти в круг задач и применять технологии анализа данных для развития и решения актуальных задач. Здесь отмечу курс «Data Science для руководителей бизнеса и промышленности: задачи, технологии, кейсы».
Для аналитиков-геологов, инженеров, менеджеров, руководителей департаментов, ведущих поиск, оценку и разработку полезных ископаемых, оценку рисков при использовании технологии гидроразрыва пласта – «Современные статистические методы и технологии data mining в задачах анализа и интерпретации геологических данных». Здесь мы рассказываем о современных технологиях анализа геологических данных, включая мультиэлементный анализ проб, анализ каротажа, геофизических данных, данных спектрального анализа и др.
Особенностью курса является соединение классических методов с технологиями data mining и machine learning, включая нейронные сети, CART-модели, многомерные адаптивные сплайны.
Тем, кто хочет познакомиться с основами нейросетевых технологий и получить практические навыки решения задач классификации, построения зависимостей, прогнозирования, рекомендую курс «Анализ данных с помощью нейросетевых технологий». В программе рассматриваются основные нейронные сети, используемые на практике, включая многослойные персептроны, радиальные базисные функции, сети Кохонена, а также сети глубокого обучения, включая TensorFlow, Keras и др.
Мы предлагаем корпоративные курсы для промышленных предприятий из различных сегментов экономики, таких как черная и цветная металлургия, энергетика, нефтедобывающая отрасль, геологоразведка, транспорт, ритейл и др. Учим создавать правильно настроенные шаблоны анализа, доступные инженерам, технологам, менеджерам. Поскольку алгоритмы машинного обучения и технологии data science позволяют принимать правильные решения, избегать ошибок, тем самым сокращать расходы и наращивать прибыль - внедрение этих технологий уже стало мировым трендом экономики 4.0.
Мы ждем вас на курсах Академии Анализа в УЦ Softline!
