Dátová veda pre manažérov - kurz 60 000 rub. z HSE, školenie 2 dni, Termín: 17.6.2023.

Rôzne / by admin / November 30, 2023

click fraud protection

Doplnkové programy odborného vzdelávania sú orientované na prax a umožňujú vám rozvíjať sa v kratšom časovom období (od niekoľkých týždňov do dvoch rokov) nadobudnúť nové povolanie, nadobudnúť aktuálne odborné a manažérske kompetencie alebo si rozšíriť vedomosti v konkrétnom predmete oblasti.

Nasledujúce profesionálne programy môžu zvládnuť:

Osoby so stredoškolským odborným a (alebo) vysokoškolským vzdelaním;
Osoby, ktoré získavajú stredné odborné a (alebo) vysokoškolské vzdelanie.

Učebné ciele

1 Prejdite na novú úroveň profesionálneho rozvoja

2 Zoznámte sa s rýchlo sa meniacimi požiadavkami trhu a sociálneho prostredia

3 Staňte sa úspešným obchodným manažérom

4 Uspokojovať vzdelávacie potreby v rôznych oblastiach ekonomiky, vedy, kultúry a umenia

Programy ďalšieho vzdelávania

Pokročilé školiace programy
Zvýšenie odbornej úrovne v rámci existujúcich kvalifikácií a (alebo) zlepšenie a (alebo) získanie novej spôsobilosti potrebnej pre odborné činnosti

Od 16 akademických hodín
Osvedčenie o pokročilom školení
Pre osoby, ktoré majú (alebo dokončujú) vyššie alebo stredné odborné vzdelanie

instagram viewer

Profesionálne rekvalifikačné programy
Získať kompetencie potrebné na výkon nového druhu odbornej činnosti

Od 250 akademických hodín
Diplom odbornej rekvalifikácie s právom vykonávať nové odborné činnosti
Pre osoby, ktoré majú (alebo dokončujú) vyššie alebo stredné odborné vzdelanie

Odborné rekvalifikačné programy na získanie dodatočnej kvalifikácie

Pre osoby, ktoré majú alebo získavajú vyššie alebo stredné odborné vzdelanie a minimálne 3 roky praxe v riadiacej funkcii

Odborné rekvalifikačné programy na získanie dodatočnej kvalifikácie v oblasti manažmentu „Master of Business Administration“ (MBA – Master of Business Administration)“, a to aj pre vyšších manažérov (EMBA – Executive Master of Business Administration)

Od 2040 akademických hodín
Diplom odbornej rekvalifikácie s dodatočnou kvalifikáciou „Master of Business Administration“

Odborné rekvalifikačné programy na získanie dodatočnej kvalifikácie v konkrétnom profesijná oblasť "Master in...", a to aj pre vyšších manažérov (Executive Master v…)

Od 2040 akademických hodín
Diplom odbornej rekvalifikácie s dodatočnou kvalifikáciou

Doktor... programov

Profesijné rekvalifikačné programy na získanie dodatočnej kvalifikácie pre odborné tituly, najmä doktor obchodná administratíva (DBA - Doctor of Business Administration), Doctor of Law (Doctor of Law), Doctor of Education (Doctor of Education) a iné stupňa

Od 2040 akademických hodín
Diplom odbornej rekvalifikácie, udelenie odborného titulu
Pre osoby s vyšším odborným vzdelaním a minimálne 5-ročnou praxou na riadiacej pozícii

Magisterská pozícia: Expert Centra ďalšieho vzdelávania, Fakulta informatiky.

Na Vysokej škole ekonomickej začal pôsobiť v roku 2017. Vyučuje kurzy strojového učenia v marketingu a úvod do vedy o údajoch. Profesijné záujmy: strojové učenie v bioinformatike bioinformatika analýza dát v biológii Vzdelanie 2018 Magisterský titul: Národný výskum Univerzita "Vysoká škola ekonomická", odbor "Aplikovaná matematika a informatika" 2015 Bakalársky stupeň: Národná výskumná univerzita "Vysoká škola" Ekonomika", špecializácia "Aplikovaná matematika a informatika" Odborná prax 2020 - súčasnosť: Vedúci dátový vedec, X5 Retail Group 2019 - 2020: Vedúci Big Data tímu, Azbuka Vkusa 2019 - 2019: senior manažér pre analýzu veľkých dát, X5 Retail Group 2018 - súčasnosť: pedagóg v Centre ďalšieho vzdelávania, Fakulta informatiky 2017 - súčasnosť: hosťujúci lektor na Katedre veľkých dát a získavania informácií 2016 - 2016: junior analytik, projektový manažér, IIDF 2014 - 2015: junior Produktový manažér, Alfa-Bank.

Pozícia: odborný asistent, Fakulta informatiky, Katedra veľkých dát a získavania informácií.

V roku 2013 absolvoval Fakultu výpočtovej matematiky a kybernetiky Moskovskej štátnej univerzity. Na Vysokej škole ekonomickej začal pôsobiť v roku 2016. Vyučuje kurzy Úvod do analýzy údajov, Úvod do strojového učenia a Aplikovaná veda o údajoch.

zástupca vedúceho katedry, odborný asistent, Fakulta informatiky, Katedra veľkých dát a získavania informácií; projektový manažér, akademický školiteľ, Fakulta informatiky, Centrum ďalšieho vzdelávania; vedúci laboratória, Fakulta informatiky, Katedra veľkých dát a získavania informácií, Výskumné laboratórium pre analýzu dát vo finančných technológiách; Akademický riaditeľ vzdelávacieho programu „Aplikovaná matematika a informatika“.

Profesijné záujmy: analýza údajov, strojové učenie, analýza a automatické spracovanie textu Vzdelanie 2013 Špecializácia: Moskovská štátna univerzita. M.V. Lomonosov, odbor "Aplikovaná matematika a informatika" Odborná prax Pracoval v spoločnostiach Bioclinicum, Forecsys, Ozone. Od roku 2014 pracuje v Yandex. Od roku 2016 pôsobí na Fakulte informatiky Vysokej školy ekonomickej Národnej výskumnej univerzity, kde vyučuje predmety v odbore „Intelektuál“. analýza údajov“, vyvinul a vyučuje kurz strojového učenia v programe „Aplikovaná matematika a Informatika“. Od roku 2019 - akademický riaditeľ programu „Aplikovaná matematika a informatika“. Ocenenia a úspechy Najlepší učiteľ – 2019, 2018, 2017

Analytické šablóny

Hlavným cieľom kurzu je preskúmať techniky konštrukcie konceptuálneho modelu aplikácie založenej na použití šablóny, ako aj možnosť opätovného použitia vývoja uskutočneného v rámci objektovo orientovaného analýza. Kurz poskytuje praktický návod, ako vytvoriť UML reprezentáciu konceptuálneho modelu a ako ďalej transformovať konceptuálny model do dizajnu.

4,2

Data Science s Glebom Mikhailovom

🏆Víťaz Stepik Awards 2022 v kategórii “Prelom roka”🏆 Praktický video kurz o základoch dátovej vedy. Žiadna matematika, žiadna teória, iba príklady riešenia skutočných problémov pomocou pandy a CatBoost. Úvodná časť kurzu o pythone a pandách na analýzu údajov je k dispozícii zadarmo!🔥

Knižnice Pythonu pre vedu o údajoch

Kurz zoznamuje študentov so základnými pojmami Data Science. Pozrieme sa na základné algoritmy (lineárne modely, rozhodovacie stromy, KNN, kompozície) a analyzujeme prípravu dát (čistenie, generovanie nových funkcií a ich výber). Získané znalosti budú stačiť na vyriešenie širokého spektra problémov.

Štítky cloud

Rôzne

hodnotenie

zobrazenie

Komentáre