Вышел новый онлайн курс для дистанционного обучения: «Многомерные методы классификации в IBM SPSS Statistics».

В курсе рассматриваются основные многомерные статистические методы, которые используются для классификации наблюдений по множеству признаков одновременно. Эти методы позволяют выявить сложную структуру многомерных данных при большом числе наблюдений и относят к так называемым методам «добычи знаний» (data mining).

Слушателям курсам предоставляется доступ к медиа-материалам, с помощью которых максимально имитируется обучение в режиме очного обучение, учебное пособие объемом 290 страниц, файлы данных для выполнения упражнений и лабораторных работ. Продолжительность видео лекций и разобранных практических кейсов составляет более 15 часов.

Курс имеет практическую направленность и соответствует объему 36 ак.ч. в режиме очного обучения. Разбираемые в курсе темы:

• введение в многомерные методы классификации;
• иерархический кластерный анализ;
• кластерный анализ методом к-средних;
• двухэтапный кластерный анализ;
• факторный и компонентный анализ в задачах классификации;
• дискриминантный анализ;
• классификация методом ближайших соседей;
• классификация на основе деревьев решений;
• построение деревьев решений методом CHAID;
• построение деревьев решений методом исчерпывающий CHAID, CRT, QUEST;
• редактор дерева решений.

Преимущества прохождения онлайн курса «Многомерные методы классификации»:

• доступная цена;
• возможность обучения в удобное время и в удобном месте;
• индивидуальная модель обучения.

Многомерные методы классификации могут быть использованы при проведении маркетинговых исследований для построения профилей клиентов фирмы, прямой рассылки предложений клиентам с наибольшей вероятностью отклика, в банковской сфере при оценке кредитных рисков, улучшения качества работы в менеджменте качества, в биомедицинских исследованиях для выявления групп пациентов, для которых наиболее эффективен исследуемый способ лечения.