w ekonomii, finansach i towaroznawstwie



Podobne dokumenty
Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel

L.p Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Osoba(y) prowadząca(e) WDP PDP WIR DAW BDZ

Poz. 15 UCHWAŁA NR 15 RADY WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH UW. z dnia 1 marca 2017 roku. w sprawie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

Data Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017

data mining machine learning data science

Kierunek Informatyka stosowana Studia stacjonarne Studia pierwszego stopnia

ECTS Razem 30 Godz. 330

Studia podyplomowe w zakresie przetwarzanie, zarządzania i statystycznej analizy danych

Minimum programowe dla studentów MIĘDZYWYDZIAŁOWYCH INDYWIDUALNYCH STUDIÓW SPOŁECZNO-HUMANISTYCZNYCH - studia magisterskie II stopnia

Algorytmy i bazy danych (wykład obowiązkowy dla wszystkich)

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

Lista przedmiotów przewidzianych do uruchomienia w semestrze zimowym 2017/2018 na studiach niestacjonarnych sobotnio-niedzielnych Sygnatura

Katedra Systemów Decyzyjnych. Kierownik: prof. dr hab. inż. Zdzisław Kowalczuk

Dostawa oprogramowania. Nr sprawy: ZP /15

3-letnie (6-semestralne) stacjonarne studia licencjackie kier. matematyka stosowana profil: ogólnoakademicki. Semestr 1. Przedmioty wspólne

Prof. Stanisław Jankowski

WSTĘP I TAKSONOMIA METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia

Widzenie komputerowe (computer vision)

Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa, Inżynieria oprogramowania, Technologie internetowe

1. Informacje o StatSoft Polska

Analityka danych publicznych dla diagnoz i prognoz dotyczących osób niepełnosprawnych

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH I NIESTACJONARNYCH WIECZOROWYCH II STOPNIA OD ROKU AKADEMICKIEGO 2017/2018

ABC zdrowia dziecka Analiza finansowa przedsiębiorstwa

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO

OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA. Część nr 8 OPROGRAMOWANIE DO ANALIZ MARKETINGOWYCH (pom. nr 1.21)

1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy. Efekty kształcenia w zakresie umiejętności

Mail: Pokój 214, II piętro

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

I. Oprogramowanie sieciowe do prowadzenia analiz statystycznych wyników badań naukowych

Analiza danych. TEMATYKA PRZEDMIOTU

Zastosowania metod odkrywania wiedzy do diagnostyki maszyn i procesów

Zintegrowane Systemy Informatyczne analiza, projektowanie, wdrażanie

Data mininig i wielowymiarowa analiza danych zgromadzonych w systemach medycznych na potrzeby badań naukowych

StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych

SZKOLENIA SAS. ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie

Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa

Cena netto (PLN) IV kwartał. Cena netto (PLN) Podstawy SAS INTRO

Prognoza jakości powietrza na obszarze pogranicza polsko-czeskiego dla rejonu Śląska i Moraw

Proces odkrywania wiedzy z baz danych

Data Mining Kopalnie Wiedzy

Recenzenci Stefan Mynarski, Waldemar Tarczyński. Redaktor Wydawnictwa Anna Grzybowska. Redaktor techniczny Barbara Łopusiewicz. Korektor Barbara Cibis

Wydział Matematyki i Informatyki PROGRAM KSZTAŁCENIA. Studiów Podyplomowych Analiza Danych i Data Mining

Wielowymiarowa analiza regionalnego zróżnicowania rolnictwa w Polsce

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

ROK AKADEMICKI Minimum programowe dla studentów MIĘDZYWYDZIAŁOWYCH INDYWIDUALNYCH STUDIÓW SPOŁECZNO-HUMANISTYCZNYCH -

LEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów

Kierunek: Inżynieria i Analiza Danych Poziom studiów: Studia I stopnia Forma studiów: Stacjonarne. audytoryjne. Wykład Ćwiczenia

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA LICENCJACKIE WIEDZA

Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych

Plan studiów niestacjonarnych pierwszego stopnia Kierunek: ANALITYKA I BADANIA EKONOMICZNE A. Moduły międzykierunkowe obligatoryjne

ThetaΘSolutions. Data Mining Statystyka Web Design Rozwiązania IT

Analiza i wizualizacja danych Data analysis and visualization

dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych

Razem godzin w semestrze: Plan obowiązuje od roku akademickiego 2014/15 - zatwierdzono na Radzie Wydziału w dniu r.

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH PIERWSZEGO STOPNIA DLA KIERUNKU MATEMATYKA NA WYDZIALE MATEMATYKI, INFORMATYKI I EKONOMETRII UNIWERSYTETU ZIELONOGÓRSKIEGO

S PECJALNO S C I NTELIGENTNE S YSTEMY D ECYZYJNE

Plan studiów stacjonarnych pierwszego stopnia Kierunek: ANALITYKA I BADANIA EKONOMICZNE A. Moduły międzykierunkowe obligatoryjne

Wprowadzenie do technologii informacyjnej.

EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA STUDIA LICENCJACKIE

PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji

Kierunek: Elektronika i Telekomunikacja

Techniki uczenia maszynowego nazwa przedmiotu SYLABUS

2.1.M.06: Modelowanie i wspomaganie komputerowe w inżynierii powierzchni

Kierunek: Informatyka i Ekonometria Poziom studiów: Studia I stopnia Forma studiów: Niestacjonarne. audytoryjne. Wykład Ćwiczenia

Piotr Wójtowicz StatSoft Polska Sp. z o.o.

Od Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

ZASTOSOWANIE NARZĘDZI STATYSTYCZNYCH DO ANALIZY DUŻYCH WOLUMENÓW DANYCH W ADMINISTRACJI RZĄDOWEJ

Repetytorium z matematyki 3,0 1,0 3,0 3,0. Analiza matematyczna 1 4,0 2,0 4,0 2,0. Analiza matematyczna 2 6,0 2,0 6,0 2,0

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia.

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH DRUGIEGO STOPNIA DLA KIERUNKU INFORMATYKA I EKONOMETRIA

WSKAŹNIKI ILOŚCIOWE - Punkty ECTS w ramach zajęć: Efekty kształcenia. Wiedza Umiejętności Kompetencje społeczne (symbole) MK_1. Analiza matematyczna

2.2.P.07: Komputerowe narzędzia inżynierii powierzchni

W KONCEPCJI POMIARU PSYCHOLOGICZNEGO

Osoba posiadająca kwalifikacje II stopnia WIEDZA

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty)

Tomasz Pawlak. Zastosowania Metod Inteligencji Obliczeniowej

Systemy pomiarowo-diagnostyczne. Metody uczenia maszynowego wykład I dr inż. 2015/2016

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

Co matematyka może dać bankowi?

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH PIERWSZEGO STOPNIA DLA KIERUNKU MATEMATYKA NA WYDZIALE MATEMATYKI, INFORMATYKI I EKONOMETRII UNIWERSYTETU ZIELONOGÓRSKIEGO

Wstęp Podstawowe oznaczenia stosowane w książce... 13

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH PIERWSZEGO STOPNIA DLA KIERUNKU MATEMATYKA

Osoba posiadająca kwalifikacje II stopnia WIEDZA

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści

STUDIA PODYPLOMOWE. Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych. Podstawa prawna

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH PIERWSZEGO STOPNIA DLA KIERUNKU INFORMATYKA I EKONOMETRIA

MODELOWANIE OBCIĄŻEŃ ZIAREN AKTYWNYCH I SIŁ W PROCESIE SZLIFOWANIA

Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej. Adam Meissner. Elementy uczenia maszynowego

II. MODUŁY KSZTAŁCENIA

Transkrypt:

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie

spotykane określenia: zgłębianie danych, eksploracyjna analiza danych, przekopywanie danych, męczenie danych proces wykrywania zależności w zbiorach danych poprzez połączenie metod statystyki i sztucznej inteligencji (AI) z zarządzaniem bazami danych przejście od (obszernych) danych surowych do wiedzy (Knowledge Discovery in Databases - KDD) 2

statystyczna analiza wielowymiarowa uczenie maszynowe (Machine Learning) / sztuczna inteligencja (AI) / metody obliczeń miękkich (Soft Computing) analiza szeregów czasowych logika matematyczna metody numeryczne systemy baz danych (relacyjne bazy danych) 3

eksploracyjny data mining (eksploracyjna analiza danych, drążenie danych ) predykcyjny data mining (konstrukcja modeli opisujących prawidłowości odkryte w poprzednim etapie postępowania) 4

sztuczne sieci neuronowe (ANN) metody sztucznej inteligencji (m. in. algorytmy genetyczne) drzewa decyzyjne (metoda RP) metody logiki rozmytej metody statystycznej analizy wielowymiarowej (metoda składowych głównych, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna) analiza skupień (klasteryzacja) skalowanie wielowymiarowe / wizualizacja danych analiza asocjacji i sekwencji relacyjny data mining text mining oraz web mining modele zespołowe / modele hybrydowe 5

podejście modelowe w rozwiązywaniu zagadnienia podejście konfirmacyjne (statystyka) / podejście indukcyjne (DM) zastosowanie metod parametrycznych (statystyka) / zastoosowanie metod nieparametrycznych (DM) zastosowanie miar statystycznych dla pomiaru jakości dopasowania i jakości prognostycznej modelu weryfikacja dobroci dopasowania modelu w oparciu o dane, które posłużyły do estymacji modelu (statystyka) / weryfikacja modelu w oparciu o niezależną próbę testową (DM) podejście ilościowe do analizy danych pośrednia (statystyka) / bezpośrednia (DM) możliwość optymalizacji modelu w oparciu o kryterium merytoryczne np. finansowe 6

systemy scoringu kredytowego, fraudowego (modele zmiennej jakościowej, ANN, SVM, logika rozmyta) modele wczesnego ostrzegania np. przed bankructwem (modele zmiennej jakościowej, ANN) Systemy transakcyjne (systemy spekulacyjne oparte o modele AI, pair trading/ arbitraż statystyczny, wykrywanie formacji analizy technicznej, text mining) grupowanie spółek akcyjnych podobnych na gruncie analizy fundamentalnej (analiza skupień) 7

wielowymiarowa analiza rozwoju gospodarczego krajów, regionów i innych jednostek terytorialnych (analiza skupień, mierniki syntetyczne, skalowanie wielowymiarowe) acrm (segmentacja rynku, marketing bezpośredni) wycena nieruchomości, ocena stanu technicznego nieruchomości mikroekonometria (modelowanie decyzji jednostkowych) modele wczesnego ostrzegania przed kryzysem walutowym 8

SPC / QC Data Mining (badanie stabilności statystycznej procesu, wczesne ostrzeganie przed rozregulowaniem procesu wieloetapowego) chemometria (czerpie z metod statystyki wielowymiarowej) statystyczne zapewnianie jakości analiz laboratoryjnych (walidacja parametrów, kalibracja, analityczne karty kontrolne) przetwarzanie sygnałów w analizie instrumentalnej (analiza widmowa) 9

biostatystyka meteorologia i monitoring stanu powietrza (np. modele opadu-przepływu, prognozowanie szczytowego zanieczyszczenia) dynamiczne badanie poparcia politycznego (testowanie występowania procesu o długiej pamięci ARFIMA) oraz wiele, wiele innych 10

R język i środowisko programowania STATISTICA gretl EViews STATA SAS SPSS MATLAB Weka JMulTi GAUSS Mplus inne 11

PMML (Predictive Model Markup Language) SQL MQL5 (MetaQuotes Language)/MetaTrader dla Algotradingu LATEX (LeD) sporządzanie publikacji 12

DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ! 13