Vizualizácia a ťažba dát v Pythone - kurz 21 000 RUB. z Ruskej ekonomickej univerzity pomenovanej po. G.V. Plechanov, tréning 5 týždňov, dátum 27.3.2023.

Počas školenia budú prebraté základy analýzy dát a programovania v prostredí Python, metódy a prostriedky zadávania a primárneho spracovania dát. štatistické prostriedky grafickej prezentácie údajov v inteligentnej analýze a modelovaní, riadené a nekontrolované klasifikácia; metódy asociatívneho, faktorového a zhlukového modelovania; komponentová analýza a dekompozícia vysokofrekvenčných dynamických radov, modelovanie neurónových sietí a základy hlbokého učenia.

Vyberte si formát školenia, ktorý vám vyhovuje - na plný úväzok (v centre Moskvy, v historických budovách Ruskej ekonomickej univerzity pomenovaných po ňom. G.V. Plekhanov) alebo na diaľku (odkiaľkoľvek na svete).

Výhody štúdia v rámci programu

• Možnosť vybrať si vhodný vzdelávací formát – online alebo prezenčne na Ruskej ekonomickej univerzite. G.V. Plechanov.
• Možnosť zúčastniť sa majstrovských kurzov a špecializovaných podujatí Ruskej ekonomickej univerzity. G.V. Plechanov a jeho partneri.
• Dostupnosť zľavového systému pre firemných zákazníkov.
instagram viewer
• Konkurenčná výhoda na trhu práce s certifikátom REU. G.V. Plechanov, popredná ekonomická univerzita v Rusku.
• Flexibilný rozvrh hodín vám umožňuje študovať aj s prihliadnutím na služobné cesty a pracovnú zaneprázdnenosť.

Ako postupovať

Požiadavky na študentov

Program môžu absolvovať osoby, ktoré majú alebo dostávajú vyššie/stredoškolské odborné vzdelanie

Dokumenty na prijatie

Kópia diplomu o vyššom alebo strednom odbornom vzdelaní s prílohou alebo vysvedčenie z miesta štúdia (pre študentov)
Pas: 1 nátierka (foto), 2 nátierky (registrácia)
SNILS

Program je zameraný na formovanie a rozvoj užívateľských zručností pri spracovaní, vizualizácii a analýze dát, počnúc od najjednoduchších popisných metód. štatistiky a končiac modernými metódami, ktoré sa rozšírili (zosilnenie gradientu, analýza vysokofrekvenčných radov, modelovanie neurónových sietí a atď.). Program rozvíja základy analýzy dát v prostredí Python vrátane získavania dát cez API a štúdie vlastnosti inteligentnej analýzy („Data mining“), miesto a úloha týchto metód v oblasti analýzy dát a strojov školenia. Nástroje na vizualizáciu dát (matplotlib, morské knižnice), analýzu a modelovanie veľkých dát (pandy, scipy, researchpy, knižnice štatistických modelov), formulácia výskumného problému v intelekt. analýza.

Štatistické nástroje na grafickú prezentáciu údajov. Knižnice matplotlib, morské (10 hodín)
Zoskupovanie a klasifikácia. Klasifikácia pod dohľadom a bez dozoru (8 hodín)
Asociatívne modelovanie. Algoritmus APRIORI (10 hodín)
Analýza komponentov a faktorové modelovanie sérií finančnej a ekonomickej dynamiky (10 hodín)
Modelovanie klastrov a dynamická transformácia časovej osi (6 hodín)
Analýza singulárneho spektra a lokálnych empirických módov (8 hodín)
Lokálna vážená regresia. Analýza sociálnych sietí (8 hodín)
Dopredné neurónové siete a konvolučné neurónové siete. Hlboké učenie (10 hodín)