Ближайшая дата курса: 22.12.2020

Следующая дата курса: узнать дату

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:

серт

Сертификат (на русском языке с дублированием информации на английском языке) установленного образца, в котором будут указаны полное наименование программы и количество часов обучения.

удо

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 & 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.
+ Документы об окончании

После успешного прохождения образовательных программ, предлагаемых МГТУ им. Н. Э Баумана, вы получите один из следующих документов:

серт

Сертификат (на русском языке с дублированием информации на английском языке) установленного образца, в котором будут указаны полное наименование программы и количество часов обучения.

удо

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