Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова)
Материал из MachineLearning.
(Николай Филипенков) |
|||
| Строка 41: | Строка 41: | ||
'''Банковский кредитный скоринг: методы автоматического порождения и выбора моделей'''. | '''Банковский кредитный скоринг: методы автоматического порождения и выбора моделей'''. | ||
:Будут рассмотрены классическая и новая технологии построения скоринговых карт. На семинаре будет рассказано о том, как устроены данные о клиентах и о том, как породить наиболее правдоподобную скоринговую модель, отвечающую, к тому же, требованиям международных банковских стандартов. | :Будут рассмотрены классическая и новая технологии построения скоринговых карт. На семинаре будет рассказано о том, как устроены данные о клиентах и о том, как породить наиболее правдоподобную скоринговую модель, отвечающую, к тому же, требованиям международных банковских стандартов. | ||
| + | *[[Медиа:Strijov10scoring_slides_ru.pdf|Презентация (PDF, 582 Кб)]]. | ||
|- | |- | ||
| 24 сентября 2010<br>18:10 | | 24 сентября 2010<br>18:10 | ||
Версия 19:46, 17 сентября 2010
На семинаре студенты 3–5 курсов знакомятся с задачами интеллектуального анализа данных (Data Mininig) и машинного обучения (Machine Learning), возникающими в бизнес-аналитике (Business Intelligence).
В качестве докладчиков на семинар приглашаются молодые специалисты, делающие успешную карьеру аналитиков в высокотехнологичных компаниях, таких, как Microsoft, IBM, Google, Яндекс, МТС, и др. На каждом семинаре студентам рассказывают о некоторых бизнес-задачах, которые решаются в этих компаниях, о том, как происходит накопление данных, как возникают задачи анализа данных, какими методами их можно решать.
Как правило, к концу лекции докладчик ставит одну или несколько конкретных прикладных задач и предоставляет студентам набор специально подготовленных реальных данных. Студенты могут попробовать свои силы в решении этих задач и поучаствовать в конкурсе на лучшее решение, поскольку каждая задача имеет чётко заданный критерий качества. Некоторые задачи можно брать в качестве темы преддипломной практики, курсовой работы или даже дипломной работы (при согласовании с научным руководителем).
Все приглашаемые специалисты открыты для контактов, и студенты смогут обращаться к ним за консультациями.
Цели семинара:
- способствовать устранению существующего разрыва между университетскими исследованиями и решением практических задач в области анализа данных;
- способствовать обмену опытом между настоящими и будущими профессионалами.
Семинар ведёт д.ф.-м.н. К.В.Воронцов (кафедра ММП)
| Семинар проводится регулярно на факультете ВМК МГУ по пятницам в 18:10, аудитория П5 (первый этаж).
Посещение семинара — свободное (если у Вас нет пропуска в МГУ, заранее сообщите вашу Ф.И.О. организаторам семинара для подачи списка участников на вахту). |
Программа семинара
| Дата | Докладчик и тема семинара |
|---|---|
| 10 сентября 2010 18:10 | Александр Ефимов, руководитель аналитического отдела розничной сети МТС.
Прогнозирование эффекта маркетинговых кампаний и оптимизация ассортимента магазинов.
|
| 17 сентября 2010 18:10 | Вадим Стрижов, научный сотрудник Вычислительного центра РАН.
Банковский кредитный скоринг: методы автоматического порождения и выбора моделей.
|
| 24 сентября 2010 18:10 | Владимир Крекотень, начальник управления маркетинга и продаж брокерского дома «Открытие».
Применение математических методов для прогнозирования и противодействия оттоку клиентов.
|
| 1 октября 2010 18:10 | Николай Филипенков, и.о. начальника отдела кредитного скоринга Банка Москвы.
Применение математических методов для управления розничным кредитным риском.
|
| ?? ?? 2010 18:10 | Даниил Гусев, менеджер по инновационному развитию банка ВТБ24.
Особенности внедрения инноваций в розничном банке.
|
| ?? ?? 2010 18:10 | Михаил Романов, Связной.
Название формируется. |
| ?? ?? 2010 18:10 | Иван Гуз, IBM, SPSS.
Название формируется. |
