Отчёт по производственной (эксплуатационной) практике в профильной организации ИП Федоров Алексей Михайлович

Отчёт по производственной (эксплуатационной) практике в профильной организации ИП Федоров Алексей Михайлович

Кейс-задача № 1 Данная практика была пройдена на базе компании ИП Федоров Алексей Михайлович, г. Комсомольск-на-Амуре Хабаровского края.
Основное направление деятельности – Производство и укладка тротуарной плитки для физ и юр лиц, выполнение работ по благоустройству общественных территорий по муниципальным и государственным контрактам.
Исследуемая компания является участником системы государственных закупок, как поставщик по Федеральному закону № 44. Компания признана социальным предприятием.
Основной вид деятельности по ОКВЭД – 23.61 Производство изделий из бетона для использования в строительстве.
ИНН – 272099763500.
ОГРНИП – 319272400019615.
Практика пройдена в административном помещении компании.
В процессе анализа данных обычно приходится использовать самые различные модели данных для доказательства своих гипотез. Во-первых, это необходимо для того, чтобы сделать собственные выводы более убедительными, а во-вторых, - сделать процесс аргументации более логичным и организованным.
Анализ данных – это процесс обработки и интерпретации данных для извлечения значимой информации. Чаще всего он применяется к большим объёмам информации, которые невозможно обработать вручную.
Анализ данных используется в различных областях. Вот несколько примеров:
В бизнесе анализ данных помогает понять поведение клиентов и оптимизировать услуги. Например, розничные сети изучают покупки для создания персонализированных предложений и оптимизации запасов.
В здравоохранении анализ данных улучшает диагностику и позволяет разрабатывать персонализированные методы лечения. Медицинские учреждения используют данные о пациентах, чтобы предсказать риск хронических заболеваний на основе истории и образа жизни. Это помогает вовремя назначать профилактику и разрабатывать индивидуальные планы лечения.
В науке анализ данных помогает обнаруживать новые закономерности и инновации. Например, анализ больших данных позволяет выявлять сигналы, указывающие на планеты за пределами Солнечной системы.
Анализ данных помогает принимать обоснованные решения, улучшать процессы и достигать целей, предоставляя ценные инсайты в любой сфере.
Анализ данных можно проводить двумя основными методами:
Статистические методы — основаны на теории вероятностей и статистике, помогают выявлять закономерности в небольших наборах данных.
Машинное обучение — использует алгоритмы и модели, которые обучаются на больших объёмах данных, улучшая точность и делая предсказания на основе сложных паттернов.
Регрессия – метод предсказания значения одной переменной на основе другой. Он помогает моделировать зависимости между переменными, прогнозировать результаты и выявлять закономерности.
………………………………..

Кейс-задача № 1 Данная практика была пройдена на базе компании ИП Федоров Алексей Михайлович, г. Комсомольск-на-Амуре Хабаровского края.
Основное направление деятельности – Производство и укладка тротуарной плитки для физ и юр лиц, выполнение работ по благоустройству общественных территорий по муниципальным и государственным контрактам.
Исследуемая компания является участником системы государственных закупок, как поставщик по Федеральному закону № 44. Компания признана социальным предприятием.
Основной вид деятельности по ОКВЭД – 23.61 Производство изделий из бетона для использования в строительстве.
ИНН – 272099763500.
ОГРНИП – 319272400019615.
Практика пройдена в административном помещении компании.
В процессе анализа данных обычно приходится использовать самые различные модели данных для доказательства своих гипотез. Во-первых, это необходимо для того, чтобы сделать собственные выводы более убедительными, а во-вторых, - сделать процесс аргументации более логичным и организованным.
Анализ данных – это процесс обработки и интерпретации данных для извлечения значимой информации. Чаще всего он применяется к большим объёмам информации, которые невозможно обработать вручную.
Анализ данных используется в различных областях. Вот несколько примеров:
В бизнесе анализ данных помогает понять поведение клиентов и оптимизировать услуги. Например, розничные сети изучают покупки для создания персонализированных предложений и оптимизации запасов.
В здравоохранении анализ данных улучшает диагностику и позволяет разрабатывать персонализированные методы лечения. Медицинские учреждения используют данные о пациентах, чтобы предсказать риск хронических заболеваний на основе истории и образа жизни. Это помогает вовремя назначать профилактику и разрабатывать индивидуальные планы лечения.
В науке анализ данных помогает обнаруживать новые закономерности и инновации. Например, анализ больших данных позволяет выявлять сигналы, указывающие на планеты за пределами Солнечной системы.
Анализ данных помогает принимать обоснованные решения, улучшать процессы и достигать целей, предоставляя ценные инсайты в любой сфере.
Анализ данных можно проводить двумя основными методами:
Статистические методы — основаны на теории вероятностей и статистике, помогают выявлять закономерности в небольших наборах данных.
Машинное обучение — использует алгоритмы и модели, которые обучаются на больших объёмах данных, улучшая точность и делая предсказания на основе сложных паттернов.
Регрессия – метод предсказания значения одной переменной на основе другой. Он помогает моделировать зависимости между переменными, прогнозировать результаты и выявлять закономерности.
………………………………..