Подготовка аналитиков высшего уровня "Эксперт". Модуль 8. Прогнозирование неколичественных данных


 

Внимание!

Уважаемый пользователь, перед оплатой мы просим Вас зарегистрироваться в системе (верхняя правая часть экрана). Это необходимо для создания Вашего личного аккаунта на нашей платформе. В дальнейшем аккаунт будет использоваться Вами для доступа к оплаченным курсам.

Для регистрации необходимо в качестве логина указать адрес электронной почты* (на него будут приходить оповещения и техническая информация из системы обучения), и придумать пароль.

После регистрации в системе "Аналитера" Вы вернетесь на данную страницу. После чего для оплаты курса необходимо нажать кнопку "Оплатить".

 *Важно!

Мы ни при каких обстоятельствах не будем передавать третьим лицам Ваши данные. Мы гарантируем конфиденциальность Вашей личной информации, предоставленной в результате регистрации. Адрес электронной почты, указанный Вами, будет использоваться только для технической переписки и критически важных сообщений.

 

Описание курса:

Основные методы моделирования и прогнозирования неколичественных данных. Бинарная логистическая регрессия: требования к виду и количеству исходных данных, алгоритм прогнозирования, оценка приемлемости модели, понятие отношения шансов, интерпретация характера влияния факторов. ROC-анализ. Мультиномиальная логистическая регрессия: требования к виду и количеству исходных данных, алгоритм прогнозирования, оценка приемлемости модели, интерпретация характера влияния факторов. Порядковая регрессия: требования к виду и количеству исходных данных, алгоритм прогнозирования, оценка приемлемости модели, интерпретация характера влияния факторов. Пробит-анализ: требования к виду и количеству исходных данных, алгоритм построения модели, интерпретация результатов. Линейный дискриминантный анализ: требования к виду и количеству исходных данных, алгоритм прогнозирования, оценка приемлемости модели, интерпретация характера влияния факторов. Деревья классификации: методы построения, верификация модели.

 

Состав курса:

- Видеолекции;

- Раздаточный материал;

- Дополнительные материалы;

- Упражнение;

- Итоговое тестирование.

 

Модули, знание которых необходимо для качественного усвоения материала данной темы:

Модули, знание которых необходимо для качественного усвоения материала данной темы:

-«Модуль 1. Классификация аналитических задач бизнеса. Типизация бизнес-информации. Сбор и подготовка данных к анализу. Описательный анализ данных».

-«Модуль 2. Проверка идей, предположений и гипотез. Графические и аналитические инструменты анализа».

-«Модуль 3. Многофакторный анализ данных. Многофакторная регрессия».

 

Используемое программное обеспечение (ПО): SPSS.

Напоминаем, что лицензионные версии статистических пакетов не предоставляются. В качестве возможных вариантов рекомендуем использовать пробные версии программ с сайтов разработчиков ПО.

 

Срок предоставления доступа к материалам курса: 2 месяца со дня внесения оплаты.

Продление доступа к курсу является предметом дополнительного соглашения.

 

Условия получения сертификата об успешном окончании курса: за отведенное время обучения (2 месяца со дня оплаты курса) необходимо получить отметку «зачтено» по всем упражнениям курса (1 шт.). После выполнения данного условия Вам будет открыт доступ к итоговому тесту, нижний порог успешного прохождения по которому составляет 80 % верных ответов (на выполнение данного теста дается 2 попытки).

Сертификат предоставляется только в случае успешного выполнения всех названных выше условий.

Сертификат об успешном окончании курса предоставляется слушателю в электронном виде с указанием названия курса, ф.и.о. на русском языке (по данным регистрации в системе) и даты окончания. 

12000 Р.