0
Zobrazení
Analytics: umění správy dat - kurz 76 800 RUB. z Innopolis University, školení 5,5 měsíce, datum 28. listopadu 2023.
Různé / / November 29, 2023
Pro ty, kteří se chtějí posunout do IT a mají znalosti z aplikované matematiky.
Program je vhodný pro ty, kteří se chtějí ponořit do analýzy od nuly. Získáte technické zázemí a dovednosti v používání nástrojů datové vědy. Po absolvování kurzu budete schopni vytvářet prognózy založené na datech a pomáhat firmám při rozhodování. Tyto dovednosti vám pomohou získat první práci v IT.
Pro ty, kteří svou cestu v analytice teprve začínají.
Získáte užitečné znalosti a efektivní nástroje, které vám pomohou zlepšit vaše profesionální dovednosti. Po školení zahájíte novou trajektorii kariérního rozvoje: budete schopni řešit složitější a zajímavější problémy a stanete se komerčnějším specialistou.
Odborník v oblasti automatizace výroby, vítěz mezinárodních a ruských soutěží v oblasti počítačových řídicích systémů. Vítěz ceny ruské vlády v oblasti vědy a techniky pro mládež. Mám více než 10 let pedagogické praxe. Realizované projekty vývoje a implementace řídicích systémů pro obráběcí stroje a řídicí centra ve strojírenských podnicích. Vstoupil do superfinále intenzivního kurzu práce s projekty v oblasti AI „Archipelago 20.35“ s projektem vytvoření digitální platformy pro sběr a analýzu informací z technologických zařízení.
zástupce ředitele Ústavu sociálního a technologického managementu MSTU "STANKIN", docent katedry finančního řízení
20 let zkušeností v IT. 6 let zkušeností v datové architektuře. Vyvíjím a učím kurzy o velkých datech (Innopolis University, School 21, Gazprom Neft, Rostelecom). Podílel se na auditu domácího operačního systému Aurora, na projektech Analytického centra pod vládou Ruské federace.
Modul 1: Úvod do analýzy, tabulková data, databáze
Základní analytické nástroje
— Co je to analytika?
— Úvod do Tabulek Google
— Pokročilé tabulky Google
— Základy statistiky
— Pokročilá statistika
- Sběr dat
— Vizualizace dat
SQL a získávání dat
- Databáze
— Dotazovací jazyk
— Složité dotazy
— Optimalizace dotazů
— Práce s PostgreSql
Průběžná certifikace
Modul 2: Python jako datový nástroj
Python pro analýzu dat
— Základy jazyka Python a základní algoritmické konstrukce (datové typy, větvení, smyčky a základní operátory)
— Práce se seznamy. Cvičte na numpy základy
— Načítání/nahrávání dat v různých formátech: xlsx, csv, json, xml
— Pomocí IPythonu, Jupyteru
- Používání Gitu pro správu verzí a spolupráci
Práce s datovými sadami
— Příprava dat pro analýzu, čištění a normalizaci, vyplňování mezer
— Seskupování dat (pomocí slovníků, používání funkcí), opakování seskupených dat
— Základní principy vizuální prezentace informací
— Metody vizualizace dat. Cvičte na matplotlib, na moři
- Pokročilé funkce numpy: Vysílání
Statistiky v Pythonu
— Popisná statistika a průzkumná analýza dat v Pythonu. Korelace. Workshop SciPy
— A/B testování
— Práce s časovými řadami v Pythonu. Klouzavý průměr. ARIMA. Dekompozice časových řad. Workshop o statistických modelech
Průběžná certifikace
Modul 3: Velká data
Velká data
— Co jsou velká data?
— Strojové metody při zpracování dat
— Zrychlení zpracování dat. cvičení pand
— Motivační a big data nástroje
— NoSQL přístup k práci s velkými daty
- MapReduce
— Kultura shromažďování údajů a zdrojů
— Praxe PySpark
Průběžná certifikace
závěrečná zkouška
Ochrana projektových prací
PŘedplatit
YOU MIGHT ALSO LIKE