Визуализация на данни и копаене в Python - курс 21 000 RUB. от Руския икономически университет на името на. Г.В. Плеханов, обучение 5 седмици, дата 27 март 2023 г.
разни / / November 27, 2023
По време на обучението ще бъдат обхванати основите на анализ на данни и програмиране в среда Python, методи и средства за въвеждане и първична обработка на данни. статистически средства за графично представяне на данни при интелигентен анализ и моделиране, провеждане на контролирани и неконтролирани класификация; методи на асоциативно, факторно и клъстерно моделиране; компонентен анализ и декомпозиция на високочестотни динамични серии, моделиране на невронни мрежи и основите на дълбокото обучение.
Изберете удобен за вас формат на обучение - редовно (в центъра на Москва, в историческите сгради на Руския икономически университет на името на. Г.В. Плеханов) или дистанционно (от всяка точка на света).
Ползи от обучението по програмата
- Възможност за избор на удобен формат на обучение - онлайн или лице в лице в Руския икономически университет. Г.В. Плеханов.
- Възможност за участие в майсторски класове и специализирани събития на Руския икономически университет. Г.В. Плеханов и неговите партньори.
- Наличие на система за отстъпки за корпоративни клиенти.
- Конкурентно предимство на пазара на труда със сертификат от REU. Г.В. Плеханов, водещият икономически университет в Русия.
- Гъвкавият график на уроците ви позволява да учите дори като вземете предвид командировките и натоварената работа.
Как да процедираме
Изисквания към студентите
До завършване на програмата се допускат лица, които имат или получават висше/средно професионално образование
Документи за прием
Копие от диплома за висше или средно професионално образование с приложение или удостоверение от мястото на обучение (за студенти)
Паспорт: 1 разгъване (снимка), 2 разгъване (регистрация)
SNILS
Програмата е насочена към формиране и развитие на уменията на потребителя за обработка, визуализация и анализ на данни, като се започне от най-простите описателни методи статистика и завършвайки с модерни методи, които са широко разпространени (усилване на градиента, анализ на високочестотни серии, моделиране на невронни мрежи и и т.н.). Програмата разработва основите на анализа на данни в средата на Python, включително получаване на данни чрез API и проучвания характеристики на интелигентния анализ (“Data mining”), мястото и ролята на тези методи в областта на анализа на данни и машина обучение. Инструментите за визуализация на данни (matplotlib, seaborn библиотеки), анализ и моделиране на големи данни (pandas, scipy, researchpy, statsmodels библиотеки), формулиране на изследователски проблем в интелектуална анализ.
Статистически инструменти за графично представяне на данни. Библиотеки matplotlib, seaborn (10 часа)
Групиране и класификация. Контролирана и неконтролирана класификация (8 часа)
Асоциативно моделиране. APRIORI алгоритъм (10 часа)
Компонентен анализ и факторно моделиране на серии от финансова и икономическа динамика (10 часа)
Клъстерно моделиране и динамична трансформация на времевата линия (6 часа)
Анализ на сингулярен спектър и локални емпирични режими (8 часа)
Локално претеглена регресия. Анализ на социални мрежи (8 часа)
Предварителни невронни мрежи и конволюционни невронни мрежи. Задълбочено обучение (10 часа)