Andmekaeve meetodid ja rakendused erinevate tööriistade abil
Koolituspäeva eesmärk on tutvustada andmekaeve olemust ning selle peamisi meetodeid ja rakendusi erinevate tööriistade (R, Python, Gephi) abil.
Koolitusel õpime, kuidas läbi viia lihtsamat andmekaevet, tutvume peamiste väljakutsete ja riskikohtadega ning saame teadmised, kuidas analüüsi tulemusi tõlgendada. Koolituspäeval kasutame R-i, Twitterist andmete kättesaamiseks Pythoni skripti ning võrgustiku analüüsi ülesandeks vabavaralist Gephi programmi.
Sihtrühm:
Koolitusele on oodatud ettevõtete ja organisatsioonide juhid, andmeanalüütikud, andmeteadlased ning kõik andmevaldkonnast huvitatud inimesed.
Programm:
- 09:50 – 10:00 Veebikeskkonda kogunemine
- 10:00 – 14:15 Andmekaeve meetodid ja rakendused erinevate tööriistade abil
- Sissejuhatus suurandmetesse ja andmekaevesse
- Uudsed andmeallikad, nendega seotud võimalused ja ohud, visualiseerimine, näited
- Assotsiatsioonireeglite leidmine ja ostukorvianalüüs
- Sarnasusfuntksiooni arvutamine ja selle rakendamine klientide segmenteerimisel
- Otsustuspuude ehitamine ning sissejuhatus klassifitseerimisse
- Andmete klasterdamine. Visuaalne klasterdamine. Multidimensionaalne skaleerimine
- Võrgustike analüüs. Praktiline ülesanne Twitterist andmete võtmisega
Koolituse läbinuna:
- oskad läbi viia lihtsamat andmekaevet ning valida ülesandeks sobilikke meetodeid;
- oskad andmeid visualiseerida otsustuspuu, dendrogrammi ning multidimensionaalse skaleerimise abil;
- saad aru sarnasusfunktsioonide rollist andmete analüüsimisel ning oskad neid valida;
- oskad välistest andmeallikatest endale põhjalikumaks analüüsimiseks API abil andmeid laadida;
- oskad võrgustikke analüüsida ja visualiseerida Gephi abil.
Koolitaja:
Innar Liiv on suurandmete ja digitaliseerimise ekspert, Tallinna Tehnikaülikooli andmekaevandamise dotsent ja kaasteadur (Research Associate) Oxfordi ülikoolis (Centre for Technology and Global Affairs). Ta oli eelnevalt küberuuringute külalisteadur Oxfordi ülikoolis (2016‒2017), külalisteadur Stanfordi ülikoolis (2015) ning järeldoktorantuuri külalisteadur Georgia Tehnoloogiainstituudis (2009). Tema uurimishuvideks on andmeanalüüs, sotsiaalvõrgustike analüüs, operatsioonianalüüs, prognoosimine, informatsiooni visualiseerimine ning suurandmete tehnoloogia siire tööstuse ja avaliku sektori organisatsioonidesse. Ta on Eesti Noorte Teaduste Akadeemia juhatuse liige. Ta on omandanud doktorikraadi informaatikas, hiljem täiendanud end Georgia Tech’is informatsiooni visualiseerimise, Stanfordis arvutusliku sotsioloogia ja organisatsiooni analüütika ning Oxfordis rahvusvaheliste suhete ja politoloogia alal.