Poslovna statistička analiza korištenjem programa “R”
Ponedjeljak, 28.05.2018. - Srijeda, 30.05.2018.
Zagreb
Četvrtak, 24.05.2018.
Ova radionica je 3. modul programa Certified Data Scientist
Opis i cilj modula:
Cilj modula 3 je upoznavanje polaznika s programskim jezikom R – trenutno jednim od vodećih za statistiku i data science. Pregršt gotovih paketa i funkcija pojednostavljuje rad U R-u pa će se tijekom modula polaznici upoznati s njih nekoliko. Prediktivne i statističke analize prezentirane su kroz „case study“ prilikom kojih će polaznici steći razumijevanje promatranog poslovnog procesa te načine predikcije primjenom više tehnika (Primjerice ponašanja klijenta – „Churn“ u telekom industriji, „Default“ u poslovanju banaka). Znanjem pokrivenim ovim modulom, polaznici će biti spremni za analizu podataka korištenjem R-a, primjenu prediktivnih modela te interpretaciju rezultata izračuna.
SADRŽAJ RADIONICE
1. DAN: ponedjeljak, 28.05.2018.
Uvod u programski jezik "R"
08:30 - 09:00 Registracija i preuzimanje materijala
09:00 - 10:30 Uvod u programski jezik R
• Razvoj i primjene u Big Data-i
10:30 - 10:45 Stanka za kavu
10:45 - 12:15 Najčešće korišteni paketi - CRAN
• Instalacija konzole i razvojna okolina
12:15 - 13:15 Stanka za ručak
13:15 - 14:45 Osnovni objekti i tipovi podataka
• Funkcije
14:45 - 15:00 Stanka za kavu
15:00 - 16:30 Jednostavne transformacije podataka
PRAKTIČNE VJEŽBE:
Upoznavanje s razvojnom okolinom i osnovnim tipovima podataka potrebnim za rad u programskom jeziku. Pridruživanja, jednostavne naredbe i transformacije nad podacima.
2. DAN: utorak, 29.05.2018.
Data Mining i vizualizacije podataka
09:00 - 10:30 Učitavanje podataka (txt, xls, db, ...)
• Pregled i osnovne obrade podataka
10:30 - 10:45 Stanka za kavu
10:45 - 12:15 Napredne obrade podataka (čišćenje podataka, manipulacija i join - dplry, …)
• Export podataka
12:15 - 13:15 Stanka za ručak
13:15 - 14:45 Osnove vizualizacije podataka
14:45 - 15:00 Stanka za kavu
15:00 - 16:30 Napredne vizualizacije (ggplot)
PRAKTIČNE VJEŽBE:
Drugi dan modula polaznicima daje pregled tehnika koja je moguće istraživati podatke. Rad počinje učitavanjem podataka iz raznih izvora i pregledom podataka (osnovne kontrole i obrade). Polaznici se upoznavanju s naprednim tehnikama rada u dplry paketu (jedan od vodećih paketa za data mining u R-u). Kraj cjeline čini osnove vizualizacije podataka korištenjem R-a (paket ggplot).
3. DAN: srijeda, 30.05.2018.
Data Analytics - Prediktivne analize u R-u
09:00 - 10:30 Korelacije
• Case Study: Povrati od ulaganja i Value-at-Risk (Quantitative Risk Management)
10:30 - 10:45 Stanka za kavu
10:45 - 12:15 Uvod u regresijski model
• Linearna i logistička regresija
• Case Study: Primjena logističke regresije za Probability of Default
12:15 - 13:15 Stanka za ručak
13:15 - 14:45 Predviđanje primjenom vremenskih nizova
14:45 - 15:00 Stanka za kavu
15:00 - 16:30 Case Study: Primjena vremenskih nizova za predviđanje potrošnje energenta
PRAKTIČNE VJEŽBE:
Nakon uvoda u R i pripreme podataka za analizu, zadnji dan modula daje pregled osnovnih prediktivnih tehnika. Uz prethodni teoretski uvod u pojedini Case-Study, korištenjem paketa i funkcija u R-u polaznici samostalno izvršavaju prediktivne tehnike te interpretiraju rezultate predikcija.
Albert Ćosić, mag. math., diplomirao je na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Zagrebu, smjer Financijska i poslovna matematika.
Karijeru započinje na poziciji aktuara zaduženog za životna osiguranja u Helios Osiguranju (danas Wiener Osiguranje). Stručno usavršavanje nastavlja na posijediplomskom studiju Aktuarske matematike na PMF-u u Zagrebu.
Od 2014. godine zaposlen je u tvrtki Neos specijaliziranoj za izradu složenih izvještajnih sustava. Od pridruživanja Neos timu radi na projektima implementacije DWH/BI/Big Data sustava u brojnim hrvatskim poduzećima (Zagrebačka banka, Hrvatski Telekom, Jadransko osiguranje i dr.).
Područja glavnog poslovnog interesa su mu financijsko izvještavanje (kreditni rizici i upravljenje rizicima) te primjene matematičke statistike u financijama I osiguranju.