0
Прегледи
Анализ: изкуството на управление на данни - курс 76 800 RUB. от Innopolis University, обучение 5,5 месеца, дата 28 ноември 2023 г.
разни / / November 29, 2023
За тези, които искат да се насочат към ИТ и имат познания по приложна математика.
Програмата е подходяща за тези, които искат да се потопят в анализа от нулата. Ще придобиете техническа подготовка и умения за използване на инструменти за наука за данни. След завършване на курса ще можете да правите прогнози въз основа на данни и да помагате на бизнеса да взема решения. Тези умения ще ви помогнат да получите първата си работа в ИТ.
За тези, които тепърва започват своето пътуване в анализа.
Ще получите полезни знания и ефективни инструменти, които ще ви помогнат да надградите професионалните си умения. След обучението ще започнете нова траектория на кариерно развитие: ще можете да решавате по-сложни и интересни проблеми и ще станете по-продаваем специалист.
Експерт в областта на автоматизацията на производството, победител в международни и руски конкурси в областта на компютърните системи за управление. Носител на наградата на правителството на Русия в областта на науката и технологиите за младежта. Имам над 10 години преподавателски опит. Реализирани проекти за разработване и внедряване на системи за управление на металорежещи машини и центрове за управление в машиностроителни предприятия. Влезе в супер финала на интензивния курс за работа с проекти в областта на ИИ „Архипелаг 20.35” с проект за създаване на дигитална платформа за събиране и анализ на информация от технологично оборудване.
Заместник-директор на Института за социално и технологично управление MSTU "STANKIN", доцент на катедра "Финансово управление"
20 години опит в ИТ. 6 години опит в архитектурата на данни. Разработвам и преподавам курсове за големи данни (Innopolis University, School 21, Gazprom Neft, Rostelecom). Участва в одита на вътрешната операционна система Aurora, в проекти на Аналитичния център към правителството на Руската федерация.
Модул 1: Въведение в анализа, таблични данни, бази данни
Основни инструменти за анализ
— Какво е анализ?
— Въведение в Google Таблици
— Разширени таблици на Google
— Основи на статистиката
— Разширена статистика
- Събиране на данни
— Визуализация на данни
SQL и извличане на данни
- База данни
— Език за заявки
— Сложни запитвания
— Оптимизация на заявките
— Работа с PostgreSql
Временно освидетелстване
Модул 2: Python като инструмент за данни
Python за анализ на данни
— Основи на езика Python и основни алгоритмични конструкции (типове данни, разклонения, цикли и основни оператори)
— Работа със списъци. Практикувайте основите на numpy
— Зареждане/качване на данни в различни формати: xlsx, csv, json, xml
— Използване на IPython, Jupyter
- Използване на Git за контрол на версиите и сътрудничество
Работа с масиви от данни
— Подготовка на данните за анализ, почистване и нормализиране, попълване на пропуски
— Групиране на данни (използване на речници, използване на функции), повторение на групирани данни
— Основни принципи на визуално представяне на информация
— Методи за визуализация на данни. Упражнявайте се на matplotlib, seabor
- Разширени функции на numpy: Излъчване
Статистика в Python
— Описателна статистика и проучвателен анализ на данни в Python. Корелация. Работилница SciPy
— A/B тестване
— Работа с времеви серии в Python. Пълзяща средна. ARIMA. Декомпозиция на времеви редове. Семинар по статистически модели
Временно освидетелстване
Модул 3: Големи данни
Голяма информация
— Какво представляват големите данни?
— Машинни методи при обработка на данни
— Ускоряване на обработката на данни. практикуват панди
— Инструменти за мотивация и големи данни
— NoSQL подход за работа с големи данни
- MapReduce
— Култура на събиране на данни и източници
— Практика на PySpark
Временно освидетелстване
финален изпит
Защита на работата по проекта
АБОНИРАЙ СЕ
YOU MIGHT ALSO LIKE
