Data Science. Уровень 1: Основные технологии. Python для анализа данных
Data Science сегодня — это одно из самых востребованных направлений подготовки в бизнес-аналитике. В основе data science лежит работа с большими данными (Big Data).
Большие данные — это действительно огромные массивы неструктурированной информации, для работы с которыми используются методы машинного обучения и математическая статистика. Основное отличие data science от классических методов бизнес-аналитики — это поиск связей и закономерностей в массивах информации, для разработки моделей, предсказывающей результат.
Данный курс специально разработан для знакомства с основными технологиями и подходами анализа данных.
На первом уровне курса подготовки по data science в Образовательном центре МГТУ им. Н.Э. Баумана Вы научитесь:
- Основам Big Data и Data Science.
- Основам работы с SQL — самым популярным языком структурированных запросов.
- Как использовать язык программирования Python для анализа данных.
- Как работать с данными, основы визуализации и описательного анализа.
- Разовьете пространственное, статистическое и функциональное мышление.
Продолжить обучение можно на курсе “Data Science. Уровень 2: Машинное обучение”.
Во время обучения Вы узнаете:
Введение в data science
- Введение в Big Data и Data science.
- “Разумная” постановка и приемка задач.
- Data science в различных секторах экономики.
- Необходимые навыки для работы с Big Data и Data science.
- Данные и их источники – характеристики, полнота, взаимная корреляция, причинно-следственные связи, признаки искажения.
- Типы данных. Базы данных. Способы хранения данных.
- Математические приемы, используемые при работе с данными: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.
12 ак.ч.
Основы SQL
- SQL – язык структурированных запросов.
- Общий подход.
- Базовая концепция, фильтрация, функции.
- Функционал PgAdmin.
- Подзапросы, Join, Табличные операции.
8 ак.ч.
Python для анализа данных
- Введение в язык программирования Python.
- Функционал Google Colaboratory, основные возможности.
- Язык программирования – Python.
- Основные функции.
- Базовые конструкции и структуры.
- Стандартные функции языка.
- Логические выражения.
- Условные операторы.
- Списки, словари, кортежи.
- Циклы и условия.
- Функции и классы.
- Решение практических задач с использованием Python
14 ак.ч.
Работа с данными
- Библиотека NumPy, типы данных, массивы и операции с ними.
- Матричные операции, семплирование, чтение файлов.
- Библиотека SciPy. Научные вычисления. Работа с данными. Тестирование данных.
- Библиотека Pandas, загрузка и запись данных, срезы данных, мультииндексация, groupby, datetime, статистические функции.
8 ак.ч.
Визуализация
- Библиотека Matplotlib, варианты отрисовки графиков и изображений.
- Библиотека Seaborn, визуализация парных взаимосвязей, heatmap, диаграммы.
- Библиотека Plotly. Продвинутая визуализация. Динамические графики.
- Библиотека Dash. Обзор фреймворка для создания дэшбордов (аналитические BI инструменты).
4 ак.ч.
Описательный анализ
- Pipeline описательного анализа от загрузки датасета, до извлечения полезных метрик и агрегирование.
- Совместное решение бизнес-задачи с использованием ранее освоенных инструментов.
4 ак.ч.
50 ак.ч.
Стоимость обучения: 32 750 р.
Даты
Время
Цена
Место занятий
Преподаватель
22-28
дек янв
2020 2021
18:30 – 21:40
вечерняя
пн ср пт
32 750 руб.
м. Бауманская МГТУ им. Баумана
Соколов Григорий Владимирович
Образование
Пермский государственный технический университет. Механико-технологический факультет. Композиционные материалы.
Дополнительное образование
1. Пермский государственный финансово – экономический колледж при правительстве РФ. Финансист.
2. Университет искусственного интеллекта. Data scientist & Engineer
Опыт работы более 10 лет
- Решение сложных инжиниринговых задач в области финансов, производства и ИТ.
- Создание IT-систем с применением методов искусственного интеллекта при МГТУ им. Н.Э. Баумана.
- Разработка и внедрение систем для Министерства обороны, ФНС, Госархива РФ, ФСО.
- Автором программно-технического комплекса “BAUM AI” для хранения больших данных, обучения и использования моделей искусственного интеллекта без необходимости кодирования – по принципу drag-n-drop.
После успешного прохождения образовательных программ, предлагаемых МГТУ им. Н. Э Баумана, вы получите один из следующих документов:
Сертификат (на русском языке с дублированием информации на английском языке) установленного образца, в котором будут указаны полное наименование программы и количество часов обучения.
Удостоверение о повышении квалификации (на русском языке), в котором будут указаны полное наименование программы и количество часов обучения.
* Удостоверение о повышении квалификации выдается слушателям, успешно завершившим обучение по образовательным программам повышения квалификации. Тип выбранной Вами образовательной программы Вы можете уточнить у менеджеров.
- + Программа курса
-
Во время обучения Вы узнаете:
Введение в data science
- Введение в Big Data и Data science.
- “Разумная” постановка и приемка задач.
- Data science в различных секторах экономики.
- Необходимые навыки для работы с Big Data и Data science.
- Данные и их источники – характеристики, полнота, взаимная корреляция, причинно-следственные связи, признаки искажения.
- Типы данных. Базы данных. Способы хранения данных.
- Математические приемы, используемые при работе с данными: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.
12 ак.ч.
Основы SQL
- SQL – язык структурированных запросов.
- Общий подход.
- Базовая концепция, фильтрация, функции.
- Функционал PgAdmin.
- Подзапросы, Join, Табличные операции.
8 ак.ч.
Python для анализа данных
- Введение в язык программирования Python.
- Функционал Google Colaboratory, основные возможности.
- Язык программирования – Python.
- Основные функции.
- Базовые конструкции и структуры.
- Стандартные функции языка.
- Логические выражения.
- Условные операторы.
- Списки, словари, кортежи.
- Циклы и условия.
- Функции и классы.
- Решение практических задач с использованием Python
14 ак.ч.
Работа с данными
- Библиотека NumPy, типы данных, массивы и операции с ними.
- Матричные операции, семплирование, чтение файлов.
- Библиотека SciPy. Научные вычисления. Работа с данными. Тестирование данных.
- Библиотека Pandas, загрузка и запись данных, срезы данных, мультииндексация, groupby, datetime, статистические функции.
8 ак.ч.
Визуализация
- Библиотека Matplotlib, варианты отрисовки графиков и изображений.
- Библиотека Seaborn, визуализация парных взаимосвязей, heatmap, диаграммы.
- Библиотека Plotly. Продвинутая визуализация. Динамические графики.
- Библиотека Dash. Обзор фреймворка для создания дэшбордов (аналитические BI инструменты).
4 ак.ч.
Описательный анализ
- Pipeline описательного анализа от загрузки датасета, до извлечения полезных метрик и агрегирование.
- Совместное решение бизнес-задачи с использованием ранее освоенных инструментов.
4 ак.ч.
50 ак.ч.
Стоимость обучения: 32 750 р.
- + Расписание
-
Даты
Время
Цена
Место занятий
Преподаватель
22-28
дек янв
2020 2021
18:30 – 21:40
вечерняя
пн ср пт
32 750 руб.
м. Бауманская МГТУ им. Баумана
- + Преподаватели
-
Соколов Григорий Владимирович
Образование
Пермский государственный технический университет. Механико-технологический факультет. Композиционные материалы.Дополнительное образование
1. Пермский государственный финансово – экономический колледж при правительстве РФ. Финансист.
2. Университет искусственного интеллекта. Data scientist & EngineerОпыт работы более 10 лет
- Решение сложных инжиниринговых задач в области финансов, производства и ИТ.
- Создание IT-систем с применением методов искусственного интеллекта при МГТУ им. Н.Э. Баумана.
- Разработка и внедрение систем для Министерства обороны, ФНС, Госархива РФ, ФСО.
- Автором программно-технического комплекса “BAUM AI” для хранения больших данных, обучения и использования моделей искусственного интеллекта без необходимости кодирования – по принципу drag-n-drop.
- + Документы об окончании
-
После успешного прохождения образовательных программ, предлагаемых МГТУ им. Н. Э Баумана, вы получите один из следующих документов:
Сертификат (на русском языке с дублированием информации на английском языке) установленного образца, в котором будут указаны полное наименование программы и количество часов обучения.
Удостоверение о повышении квалификации (на русском языке), в котором будут указаны полное наименование программы и количество часов обучения.
* Удостоверение о повышении квалификации выдается слушателям, успешно завершившим обучение по образовательным программам повышения квалификации. Тип выбранной Вами образовательной программы Вы можете уточнить у менеджеров.
- + Отзывы
-