[Stepik] Process Mining: Анализ данных процессов с помощью Python (Роман Хорин)

​

Process Mining - современная область data science / data mining, направленная на анализ данных процессов бизнеса в целях выявления точек роста и инициации улучшений. После прохождения курса вы будете знать, что представляет из себя область процессной аналитики, какие существуют методы анализа процессных данных, и как…

Начальный уровень

Чему вы научитесь

• узнаете, что представляет из себя область процессной аналитики (Process Mining используется в Сбере, ВК, МТС, Тинькофф и других крупных компаниях)
• познакомитесь с методами анализа процессных данных
• сможете применять существующие методы анализа процессов на практике

О курсе
Курс предназначен для специалистов и аналитиков, которые хотят погрузиться в современную и развивающуюся область аналитики данных - Process Mining.
Задача курса - дать достаточный набор знаний для самостоятельного усвоения и успешного практического применения основных методов анализа процессных данных, необходимых для data-driven совершенствования процессов любой организации.
Курс состоит из 2 модулей. Основные практические задания и примеры применения методов process mining представлены в модуле №2.

1. О Process Mining - погружает в теоретические аспекты Process Mining и области применения.
2. Анализ процессных данных с помощью Python - разбор практических примеров анализа процессных данных на реальном наборе данных.

После прохождения курса вы будете знать, что представляет из себя область процессной аналитики, какие существуют методы анализа процессных данных, и как их применять на практике для анализа процессов организации.

Для кого этот курс
• Специалисты по анализу данных • BI разработчики и консультанты • Аудиторы бизнес-процессов
• Операционные директора

Начальные требования
• Базовые знания Python (pandas, groupby)
• Базовые знания визуализации данных
• Базовые знания математической статистики

Программа курса

О Process Mining

1. Введение
2. Про Process Mining
3. Задачи Process Mining
4. Основные этапы применения Process Mining
5. Понятие цифровой модели процесса
6. Теория - Тест по итогам модуля

Анализ процессных данных с помощью Python

1. Настраиваем окружение
2. Анализ событий и переходов
3. Анализ кейсов и вариантов
4. Практика - Тест по итогам модуля
5. Заключение