Технології Data Science для завдань електронної комерції
Дисципліна призначена для надання теоретичного базису та практичних навичок реалізації етапів Data Science в галузі електронної комерції. Для цього вивчаються процеси синтезу, верифікації математичних моделей, розробки спеціалізованих SRM та ERP систем з обробки і аналізу даних різного типу і обсягу.
Специфіка курсу полягає у розгляді, поряд із класичними методологіями Data Science, передових авторських розробок, отриманих у ході реалізації практичних R&D проектів.
Теоретичні основи Data Science надаються у формі лекційних занять з обов’язковою демонстрацією розглянутих алгоритмів у формі прикладів програмного коду. В курсі розглядаються методології Statistical Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, OLAP, Data Mining, Text Mining для Decision Support System (DSS) and Expert System (ES).
Практичні навички застосування технологій Data Science набуваються на лабораторних заняттях. При цьому особлива увага приділяється процесам інженерії програмного забезпечення. Практична частина дисципліни орієнтована на застосування мови програмування високого рівня Python з вивченням функціоналу бібліотек: Pandas, SciPy, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, tensorflow, Keras, OpenCV, PIL/ Pillow.
Тематика курсу орієнтована на потреби посад: Data Scientist, Data Engineer; Data Analyst – Risk Team.
Набуті компетенції з Data Science можливо застосовувати на проектах наступних прикладних галузей: аналіз даних для задач електронної комерції; аналіз даних для промислових та інфраструктурних CRM, ERP систем; аналіз візуальних та геопросторових даних різного спрямування.
Викладають:
