Графовые алгоритмы Big Data в бизнесе: курс для экспертов - 24 часа

Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения

Ближайшая дата курса
07 февраля 2022
16 мая 2022
Стоимость обучения 45 000 руб. Регистрация
Длительность обучения 24 ак.часов
Код курса GRAF

Аудитория

3х дневный практический курс для аналитиков и экспертов предметной области, которые используют или планируют применять алгоритмы на графах, чтобы улучшить бизнес-показатели своей компании и решать прикладные задачи.

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 Node4j и Cassandra, Gephi как средство визуализации графов и сетей.

Соотношение теории к практике 40/60

Предварительная подготовка

  • Опыт работы SQL/Excel
  • Начальный опыт программирования (Python/R/Scala)
Узнать подробности

Программа курса «Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения»

1. Алгоритмы

  • Алгоритмы выделения сообществ
  • Меры центральности
  • Меры связности
  • Поиск кратчайших путей на графе
  • Эмбендинги
  • Предсказание наличия связей.

2. Инструментарий

  • Igraph
  • Spark Graph Frames
  • Pregel API и GraphX
  • Графовые базы данных: Node4j, Cassandra
  • Визуализация — Gephi.                              

3. Бизнес-кейсы

  • Финансы: Борьба с отмывкой денег AML
  • Медицина: выявление путей распространения и борьба с эпидемиями
  • E-commerce: Построение рекомендательных систем
  • Перевозчики, такси, службы доставки: Оптимизация маршрутов
  • Ритейл/ОФД: Построение справочников товарных позиций
Записаться на обучение