| Tytuł: | Analiza czynnikowa i analizy wielowymiarowe w środowisku Julia, segmentacja dużych liczb zmiennych. |
| Kod: | julia-analysis |
| Kategoria: | Julia |
| Forma: | 40% wykłady, 60% warsztaty |
| Czas trwania: | 2 dni |
| Odbiorcy: | analitycy, architekci, developerzy |
| Zapisy: |
Indywidualne zamówienie i dopasowanie dla grupy. |
| Logistyka: |
W siedzibie klienta lub w innym dowolnym miejscu. |
Spojrzenie na dane w nowy, uniwersalny sposób, który jest wejściem do dosłownie wielowymiarowego świata. Metoda ta pozwoliła w XX wieku fizykom na przekroczenie granicy poznania świata kwantowego, jest również podstawą w rodzącym się świecie big data. Redukcja danych i odkrywanie ukrytych zależności miedzy dużą liczbą zmiennych jest kluczowym problemem w big data.
Środowisko Julia posiada bardzo wydajne biblioteki pozwalające przetwarzać wielkie macierze. Szkolenie ma na celu naukę, krok po kroku, poprzez przeprowadzenie i pokazanie całego procesu oraz jego zrozumienie i pełną interpretację wyników.
Szkolenie zostanie przeprowadzone na danych o reakcjach użytkowników na reklamy w sieci. Szkolenie może być przeprowadzone na danych klienta lub innych danych np. z katalogu klasycznych danych używanych w ośrodkach akademickich.
Szkolenie krok po kroku przedstawia proces Analizy Głównych Składowych oraz praktyczne wykorzystanie automatycznego zrównoleglenia obliczeń dużych macierzy danych. Jest także warsztatem z wykorzystania Julii, jednego z najwydajniejszych programów do analizy numerycznej. Uczestniczy szkolenia będą potrafili przeprowadzić cały proces w każdym innym środowisku programistycznym. Szkolenie obejmuje również dogłębną praktyczną interpretację procesu i wyników analizy i transformacji.
Wyróżniki szkolenia
- Dobór modelu do klasy problemu
- Zrównoleglenie obliczeń dużych zbiorów danych
- Realne przykłady
Program Szkolenia
Program jest ramą w jakiej możemy się poruszać merytorycznie - program dla konkretnego szkolenia dedykowanego ustalamy z grupą na podstawie analizy przed-szkoleniowej.-
Wprowadzenie do Języka i środowiska programistycznego Julia- Instalacja środowiska Julia
- Instalacja pakietów
- Czytanie i zapis danych, wykorzystanie formatów danych adekwatnych do postaci danych roboczych
- Transformacja danych
- Pętle i funkcje w Julii, makra
- Dane rzadkie (Sprase arrays), skuteczna metoda eliminowania zer z danych
- Instalacja środowiska Julia
-
Wprowadzenie do analizy danych
- Analiza zależność miedzy zmiennymi
- Miary zależności
- Wariancja i jej znaczenie w opisie zbiorów
- Kowariancja a korelacja, praktyczne skutki użycia i interpretacja.
- Skalowanie i standaryzacja, ich wpływ na interpretację wyników
- Analiza zależność miedzy zmiennymi
-
Analiza głównych składowych i ich obliczanie
- Obliczanie macierzy korelacji i kowariancji dla dużych zbiorów danych
- Pojęcia wartości i wektorów własnych i ich obliczanie
- Kryteria wyboru liczby zredukowanych wymiarów
- Wyliczanie Głównych Składowych i budowanie nowego modelu danych
- Interpretacja modelu opisanego w układzie Głównych Składowych
- Analiza związków statystycznych Głównych Składowych z danymi pierwotnymi
- Interpretacja i opis danych pierwotnych przy użyciu nowego modelu
- Obliczanie macierzy korelacji i kowariancji dla dużych zbiorów danych
-
Przegląd możliwość analizy i klasyfikacji przy użyciu innych rotowanych układów odniesienia.
-
Analiza Głównych Składowych na tle innych metod
- Podstawowa, kanoniczna metoda przekształcenia dużych ilości danych
- Łatwość interpretacji
- Zmniejszenie ilości danych (przy zachowaniu w nich prawie pełnej informacji)
- Zastosowanie w procesach big data oraz tam gdzie krytycznym czynnikiem jest czas.
- Podstawowa, kanoniczna metoda przekształcenia dużych ilości danych
Pobierz program w formacie PDF
