- Регистрация
- 26 Март 2018
- Сообщения
- 85.025
Название: Process Mining: Анализ данных процессов с помощью Python [Stepik] [Роман Хорин]
Описание:
Process Mining — современная область data science / data mining, направленная на анализ данных процессов бизнеса в целях выявления точек роста и инициации улучшений. После прохождения курса вы будете знать, что представляет из себя область процессной аналитики, какие существуют методы анализа процессных данных, и как…
Начальный уровень
Чему вы научитесь
О курсе
Курс предназначен для специалистов и аналитиков, которые хотят погрузиться в современную и развивающуюся область аналитики данных — Process Mining.
Задача курса — дать достаточный набор знаний для самостоятельного усвоения и успешного практического применения основных методов анализа процессных данных, необходимых для data-driven совершенствования процессов любой организации.
Курс состоит из 2 модулей. Основные практические задания и примеры применения методов process mining представлены в модуле №2.
После прохождения курса вы будете знать, что представляет из себя область процессной аналитики, какие существуют методы анализа процессных данных, и как их применять на практике для анализа процессов организации.
Для кого этот курс
• Специалисты по анализу данных • BI разработчики и консультанты • Аудиторы бизнес-процессов
• Операционные директора
Начальные требования
• Базовые знания Python (pandas, groupby)
• Базовые знания визуализации данных
• Базовые знания математической статистики
Программа курса
О Process Mining
Анализ процессных данных с помощью Python
Ссылка
Описание:
Process Mining — современная область data science / data mining, направленная на анализ данных процессов бизнеса в целях выявления точек роста и инициации улучшений. После прохождения курса вы будете знать, что представляет из себя область процессной аналитики, какие существуют методы анализа процессных данных, и как…
Начальный уровень
Чему вы научитесь
- узнаете, что представляет из себя область процессной аналитики (Process Mining используется в Сбере, ВК, МТС, Тинькофф и других крупных компаниях)
- познакомитесь с методами анализа процессных данных
- сможете применять существующие методы анализа процессов на практике
О курсе
Курс предназначен для специалистов и аналитиков, которые хотят погрузиться в современную и развивающуюся область аналитики данных — Process Mining.
Задача курса — дать достаточный набор знаний для самостоятельного усвоения и успешного практического применения основных методов анализа процессных данных, необходимых для data-driven совершенствования процессов любой организации.
Курс состоит из 2 модулей. Основные практические задания и примеры применения методов process mining представлены в модуле №2.
- О Process Mining — погружает в теоретические аспекты Process Mining и области применения.
- Анализ процессных данных с помощью Python — разбор практических примеров анализа процессных данных на реальном наборе данных.
После прохождения курса вы будете знать, что представляет из себя область процессной аналитики, какие существуют методы анализа процессных данных, и как их применять на практике для анализа процессов организации.
Для кого этот курс
• Специалисты по анализу данных • BI разработчики и консультанты • Аудиторы бизнес-процессов
• Операционные директора
Начальные требования
• Базовые знания Python (pandas, groupby)
• Базовые знания визуализации данных
• Базовые знания математической статистики
Программа курса
О Process Mining
- Введение
- Про Process Mining
- Задачи Process Mining
- Основные этапы применения Process Mining
- Понятие цифровой модели процесса
- Теория — Тест по итогам модуля
Анализ процессных данных с помощью Python
- Настраиваем окружение
- Анализ событий и переходов
- Анализ кейсов и вариантов
- Практика — Тест по итогам модуля
- Заключение
◆ ЦЕНА МАТЕРИАЛА ◆
Стоимость продукта 2 500 рублей
Ссылка
Материал «Process Mining: Анализ данных процессов с помощью Python [Stepik] [Роман Хорин]», возможно, скоро появится на All-dar.
Пройдите регистрацию и оформите Premium подписку, чтобы первым получить доступ, и воспользуйтесь поиском — может быть, он уже опубликован.
Скрытый контент для пользователей All-dar.