16 ноября в 14.00 состоится открытый вебинар «IoT, предсказательная аналитика, методы добычи данных в современной микроэлектронике», в рамках которого специалисты StatSoft Russia продемонстрируют различные подходы и современные методы для решения практических задач в области качества, автоматизации и применения новейших технологий в микроэлектронике.
Вебинар будет интересен для специалистов по управлению качеством на производстве микроэлектроники, технологам, научным сотрудникам институтов РАН и представителям профильных вузов.
Вебинар проходит под руководством директора StatSoft к.ф.-м.н. Боровикова В.П.
Чтобы принять участие в бесплатном вебинаре, необходимо пройти регистрацию:
http://statsoft.ru/coordination/events/registration-for-the-webinar.php
Программа вебинара
Блок 1. Цифровизация в отрасли микроэлектроники
• Описание проблем и задач
• Модель процессов, модель данных
• Потоки данных, потоки задач
• Современные IoT-технологии сбора данных
• Виртуальная метрология
Блок 2. Решение задач контроля и управления качеством в системе Statistica
• Обзор программы Statistica
• Визуализация и описательный анализ данных в программе Statistica
• Статистические инфопанели (dashboards)
• Классические методы анализа данных: построение зависимостей, сокращение размерности в программе Statistica
• Множественная регрессия
• Кластерный анализ
• Метод главных компонент
• Методы машинного обучения в программе Statistica
• CART модели
• Случайные леса
• Нейронные сети
• Корпоративные решения Statistica
• Вопросы-ответы
StatSoft рекомендует:
• Управление качеством: Statistica Quality Control:
http://statsoft.ru/products/STATISTICA_QC/
• Курсы по контролю качества:
http://statsoft.ru/academy/courses/industry/list.php
• Видеоматериалы:
http://statsoft.ru/tv/screen-video/qc/
Компания StatSoft Russia – эксклюзивный представитель разработчика на территории России и стран СНГ аналитического программного обеспечения серии Statistica, предлагающий широкий спектр бизнес-решений (BI&BA, Data/Text Mining) и консалтинговых услуг в различных областях применения анализа данных: маркетинге, торговле, промышленности, медицине, фармакологии, геологоразведке, социологии, страховании и т.д.