Все курсы
Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| GRAF | по запросу |
0 руб. | ак.часов | Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Знаете ли вы, что самые ценные инсайты часто скрываются не в самих данных, а в связях между ними? Анализ графов позволяет выявлять сложные взаимоотношения, находить скрытые сообщества, предсказывать будущие связи и оптимизировать сети — от финансовых транзакций до социальных взаимодействий.
Наш 6-дневный практический курс научит вас, как применять мощь графовых алгоритмов и современных инструментов для решения конкретных бизнес-задач, улучшения показателей и получения конкурентных преимуществ.
О курсе
На этом курсе вы изучите теоретический минимум и практический инструментарий для обработки графов, включая алгоритмическую составляющую. Особый акцент делается на бизнес-кейсы. Например, сформировать список интересов потребителя с целью точной сегментации целевой аудитории, определить круг знакомых пропавшего человека, выявить подозрительные схемы финансовых транзакций, реализовать антифрод-систему, найти мошеннические схемы в страховании, провести расследование в рамках административного или уголовного дела. Также к типовым задачам на графах относятся оптимизация транспортных маршрутов, построение рекомендательных систем, выявление путей распространения инфекции и борьба с эпидемиями.
В качестве прикладного инструментария используется Spark GraphX и Pregel API, а также графовые NoSQL-СУБД Neo4j и Cassandra, Gephi как средство визуализации графов и сетей.
Что Вы Освоите:
- Ключевые Графовые Алгоритмы: Поймете суть и научитесь применять алгоритмы для анализа центральности, связности, поиска путей, выделения сообществ, эмбеддингов и предсказания связей.
Получите опыт работы с:
- Библиотеками для обработки графов (например, Igraph в Python).
- Масштабируемой обработкой графов с помощью Spark (GraphFrames, GraphX, Pregel API).
- Графовыми СУБД для хранения и запроса связей (Neo4j, Cassandra).
- Визуализацией графов для наглядного представления результатов (Gephi).
- Решение Бизнес-Кейсов: Примените полученные знания для решения практических задач из областей финансов (AML), медицины, e-commerce (рекомендации), логистики (оптимизация маршрутов), ритейла и других.
Аудитория
- Бизнес-аналитикам и Экспертам Предметной Области: Чтобы глубже понимать свои данные и находить новые рычаги роста.
- Data Scientist’ам: Желающим расширить свой инструментарий специализированными графовыми методами.
- Специалистам по Anti-Fraud и Risk Management: Для построения более эффективных систем обнаружения мошенничества.
- Маркетологам: Для точной сегментации аудитории и построения рекомендательных систем.
Соотношение теории к практике 40/60
Предварительная подготовка
- Опыт работы SQL/Excel
- Начальный опыт программирования (Python/R/Scala)
Программа курса «Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения»
Кто проводит курс
Климов Артем
Нижегородский Государственный Университет им. Н.И. Лобачевского (Нижний Новгород, 2006)
Профессиональные компетенции:
- Ведущий менеджер по исследованию больших данных в TELE2
- Разработка алгоритмов мэтчинга и классификации товарных категорий на базе ОФД данных
- Реализация моделей по обнаружению AML-схем и мошеннических транзакций
- Графовый и текстовый анализ данных в проекте сегментации телефонных номеров
- Разработка вероятностных моделей (уход сотрудников, отток клиентов,прогнозированиепродаж и геолокации, кредитный скоринг)
- Программирование на Python, R, Scala, SQL; Опыт работы с Hadoop, Spark, СУБД Oracle и Teradata,Impala,Hive
- Владение аналитическими пакетами MATLAB, Weka, SPSS, FANN, Gephi, Deductor
- Современные алгоритмов и инструментыMachine Learning, в т.ч. библиотеки H2O, Xgboost, Feature Hashing, Word2Vec для решения бизнес-задач