После конференции FOSS Sea, 23 ноября, пройдет практический мастер-класс по анализу данных с использованием языка R. Мастер-класс откроет серию мероприятий ResearchLab, общего проекта GeeksLabи FlyElephant, совместно с ведущими украинскими и зарубежными компаниями из области больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения, прогнозирования и высокопроизводительных вычислений.
Все говорят, что нужно сегментировать клиентов, но никто не знает как это сделать быстро и продуктивно. R — современный инструмент работы с данными, который позволяет просто строить самые сложные продуктовые сегменты и создавать удобные отчеты для принятия решений. Еще R:
— интерактивный инструмент анализа данных
— позволяет отслеживать изменения на каждом шаге обработки данных
— использует заново созданные графики и последовательности команд для новых данных
— автоматическая загрузка и предварительная обработка данных
— огромный набор математических и статистических функций
— большое количество подключаемых библиотек для всех областей знаний
— интерфейс доступа к реляционным и нереляционным базам данных
— платформа с открытым кодом
Мастер-класс рассчитан на:
— технических специалистов и разработчиков
— аналитиков
— маркетологов, которые хотят освоить работу с большими данными
— всех, кто интересуется Big Data и статистикой
На мастер-классе мы узнаем, как:
— заменить костыли электронных таблиц на современный инструмент для работы со статистикой
— узнать потребности клиента исходя из его поведения
— как быстро прототипировать математические модели маркетинговых процессов
На практической части мы разберем реальный кейс с настоящими данными. Обязательно возьмите с собой ноутбук.
Докладчик: Роман Захаров — эксперт в области математического моделирования и Machine Learning.
— 7 лет использует R
— 10 лет занимается машинным обучением
— 4 года преподавательской деятельности в Universite Catholique de Louvain (Бельгия)
— 3 года научных исследований в среде Matlab (Octave)
— Совладелец Softcube, занимается разработкой математических моделей для рекомендательных систем
Программа
• 09:30 — 10:00 Welcome coffee, регистрация
• 10:00 — 11:00 Как быстро сделать в R то, что мы привыкли долго делать в Excel
— Расчет пожизненной стоимости клиентов
— Расчет сегментов по RFM-группе
• 11:00 — 11:30 Кофе
• 11:30 — 13:00 Теоретический блок — анализ на R
— Введение в R: современный инструмент работы со статистикой
— С какими данными мы работаем и их импорт
— Как хранятся данные и какие они бывают
— Как оперировать с данными с помощью простых функций
— Сложные функции — что нужно знать, чтобы их создавать в R
— Как от анализа данных перейти к решению маркетинговых задач
— Проблема очистки данных: как поставить задачу своему it-отделу, чтобы получить реальные данные потратив минимум нервов
• 13:00 — 14:00 Обед
• 14:00 — 15:30 Введение в маркетинг данных
— Как составить точный портрет клиента исходя из информации
о просмотрах и покупках
— Что делать с теми, о ком мы почти ничего не знаем (просмотры без авторизации)
— Что полезно знать о сегментации и ее принципах
— Принципы сегментации и обзор популярных подходов (метод
ближайших соседей, метод главных компонент)
— Как строить математически достоверные сегменты: статистика или случайность
— Как правильно интерпретировать полученные сегменты
(определение семейного положения покупателя по тому, что он купил и др.)
• 15:30 — ∞Практический пример сегментации в области fashion-ритейла
— Сегментация клиентов по товарным предпочтениям на реальных данных
— Подбор технически верного метода для работы с данными
— Интерпретация полученных результатов в команде
Стоимость участия
Стоимость участия состовляет 1500 грн. В нее входят материалы курса, обед, кофе-брейки.
Чтобы обучение было продуктивным, число участников ограничено — всего 25 мест.
Места бронируются по 100% предоплате.
Регистрация
Зарегистрироваться на мастер-класс можно здесь.
В качестве бонуса, участники мастер-класса получают бесплатные билетына конференцию FOSS Sea, которая пройдет 22 ноябряи будет посвящена вопросам инфраструктуры для исследовательской деятельности.