[əd'vɑ:nst]
Образовательные курсы по анализу данных в бизнесе
A²NCED
— это
Решения для бизнеса
Как выглядит сквозной процесс между системами?
Быстро и качественно
Как взаимодействуют сотрудники?
Образование для образованных
A²NCED
Команда и эксперты
Курсы от экспертов с реальным опытом: только практические знания из настоящих проектов направления Advanced Analytics и участников сообщества NOML
Если вы уже разбираетесь в технологии, хотите знать больше про предметную область, но существующие курсы для вас слишком скучны — у нас есть решение!
Решения для бизнеса в областях: маркетинг, управление рисками, автоматизация ML процессов
Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.
Программы
Методология подготовки и проведения A/B тестов
Применение ML на различных стадиях жизненного цикла клиента
Арсенал специалиста по анализу данных на всех этапах жизненного цикла моделей
Процесс построения кредитного скоринга в банке
Построение и особенности применения оптимизационных моделей для решения прикладных бизнес-задач
Особенности применения нейросетей в банковской области
Как упростить работу с ML моделями
Байесовские сети на табличных данных и их использование для оценки эффекта от влияния признаков друг на друга
Основы, базовые и продвинуты алгоритмы, особенности их применения и валидации
Специалисты по Data Science, которые хотят развиваться в синьоров и тимлидов
5. РобоБух проводит
сверку автоматически
сверку автоматически
Старшие специалисты по DS или тимлиды, которые хотят расширить свои компетенции в новых бизнес-областях
Специалисты и руководители бизнес-подразделений, которые хотят разобраться, как Data Science поможет их бизнесу
Кому подойдут наши курсы?
Кому подойдут наши курсы?
Что даст обучение в A²NCED?
Практически подходить к решению задач в области маркетинга, управления рисками, аналитики цепочек поставок и промышленности
Правильно организовать процесс разработки моделей и внедрения их в продуктив
Пополнить свой рабочий DS-инструментарий готовыми шаблонами проектов
Получить поддержку от преподавателей на протяжении всего обучения, проверку домашних заданий, общение с коллегами в закрытом чате
Официальный и красивый сертификат о прохождении курсов. Полезный!
Преподаватели
- Полина ОкуневаАвтор курса
A/B ТестированиеВедущий эксперт команды клиентской аналитики практики GlowByte Advanced Analytics - Дмитрий ЗабавинАрхитектор решений Data Science практики GlowByte Advanced Analytics
- Вазген АмбарцумовРуководитель группы практики GlowByte
Advanced Analytics - Игорь РыцаревЭксперт по внедрению MLOps практики GlowByte
Advanced Analytics - Максим ГончаровРуководитель направления Разработки GlowByte
- Федор СмирновВедущий бизнес-аналитик практики GlowByte
Advanced Analytics
Практический MLOps
Как организовать рабочее место специалистов по анализу данных и какие технологии могут упростить их жизнь? Как добиться воспроизводимости результатов анализа данных и модельных экспериментов? Как управлять пайплайнами обучения, внедрения и применения моделей?
День 1
Лучшие практики и технологии для организации рабочего места специалистов по анализу данных и машинному обучению.
День 2
Версионирование данных и обеспечение воспроизводимости результатов моделирования с использованием DVC.
День 3
Управление модельными экспериментами и снова обеспечение воспроизводимости на базе инструмента mlflow. Форматы хранения и передачи обученных моделей.
День 4
Внедрение моделей: соберем все наши знания из предыдущих уроков и выстроим процесс доставки моделей в промышленный контур.
День 5
Автоматизация процессов применения моделей и мониторинг качества. Автоматизация процессов повторного и непрерывного обучения модулей в также управление жизненным циклом моделей в целом.
День 1
Лучшие практики и технологии для организации рабочего места специалистов по анализу данных и машинному обучению.
День 2
Версионирование данных и обеспечение воспроизводимости результатов моделирования с использованием DVC.
День 3
Управление модельными экспериментами и снова обеспечение воспроизводимости на базе инструмента mlflow. Форматы хранения и передачи обученных моделей.
День 4
Внедрение моделей: соберем все наши знания из предыдущих уроков и выстроим процесс доставки моделей в промышленный контур.
День 5
Автоматизация процессов применения моделей и мониторинг качества. Автоматизация процессов повторного и непрерывного обучения модулей в также управление жизненным циклом моделей в целом.
Анализ данных в целевом маркетинге
Какие этапы проходит каждый из ваших клиентов? Как ML и продвинутая аналитика помогают увеличить взаимную выгоду для вас и ваших клиентов на каждом из этих этапов?
День 1
Этапы жизненного цикла клиента. Основные задачи целевого маркетинга в работе с новыми клиентами. Сбор и подготовка данных и переменных.
День 2
Определение склонности клиентов к покупке продукта. Основные подходы и “подводные камни” в моделировании склонности. Планирование модельных маркетинговых кампаний Особенности работы с естественным и целевым трафиком.
День 3
Отклик на предложение о приобретении продукта. Отличия моделирования отклика на продукт от моделирования склонности. Сложности и типичные ошибки при моделировании отклика.
День 4
Отток и удержание. Возможности целевого маркетинга в задачах оттока и удержания. Определение оттока и формулировка целевого события. Планирование модельных кампаний по удержанию и реактивации.
День 1
Этапы жизненного цикла клиента. Основные задачи целевого маркетинга в работе с новыми клиентами. Сбор и подготовка данных и переменных.
День 2
Определение склонности клиентов к покупке продукта. Основные подходы и “подводные камни” в моделировании склонности. Планирование модельных маркетинговых кампаний Особенности работы с естественным и целевым трафиком.
День 3
Отклик на предложение о приобретении продукта. Отличия моделирования отклика на продукт от моделирования склонности. Сложности и типичные ошибки при моделировании отклика.
День 4
Отток и удержание. Возможности целевого маркетинга в задачах оттока и удержания. Определение оттока и формулировка целевого события. Планирование модельных кампаний по удержанию и реактивации.
Рейтинговое моделирование и оценка ожидаемых потерь
Что такое скоринг? Почему задачи оценки кредитных рисков важны не только для банков? Что такое PD, LGD, EAD и EL?
День 1
Риск-менеджмент и классификация рисков. Обзор задач моделирования кредитных рисков в финансовом секторе и других индустриях. Framework типового проекта. Обзор регуляторных требований на примере ПВР и МСФО9.
День 2
Данные и целевые события для моделирования компонент кредитного риска. Определение дефолта и модельного дефолта. Особенности профилирования данных, подходы к расчету агрегатов и переменных.
День 3
Задача рейтингового моделирования. Модель в формате скоринговой карты для оценки вероятности дефолта (PD). Применимость других методов машинного обучения. Особенности требований по интерпретируемости моделей в кредитных рисках.
День 4
Задача калибровки моделей, алгоритмы и оценка качества калибровки. Количественная и качественная валидация моделей.
День 5
Моделирование компонент ожидаемых потерь (Expected Loss): LGD, EAD. Цепочно- лестничные методы, однокомпонентные и многокомпонентные модели LGD и EAD.
День 1
Риск-менеджмент и классификация рисков. Обзор задач моделирования кредитных рисков в финансовом секторе и других индустриях. Framework типового проекта. Обзор регуляторных требований на примере ПВР и МСФО9.
День 2
Данные и целевые события для моделирования компонент кредитного риска. Определение дефолта и модельного дефолта. Особенности профилирования данных, подходы к расчету агрегатов и переменных.
День 3
Задача рейтингового моделирования. Модель в формате скоринговой карты для оценки вероятности дефолта (PD). Применимость других методов машинного обучения. Особенности требований по интерпретируемости моделей в кредитных рисках.
День 4
Задача калибровки моделей, алгоритмы и оценка качества калибровки. Количественная и качественная валидация моделей.
День 5
Моделирование компонент ожидаемых потерь (Expected Loss): LGD, EAD. Цепочно- лестничные методы, однокомпонентные и многокомпонентные модели LGD и EAD.
Отзывы
Наши клиенты
Есть вопросы или нужно заключить договор?
Свяжитесь с нами!
Свяжитесь с нами!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Узнавайте об обновлениях и новых курсах первыми!
Подписывайтесь на наше коммьюнити NoML (Not only Machine Learning), где мы публикуем все новости, общаемся и делимся мнениями об индустрии