Analitika: duomenų valdymo menas – kursas 76 800 RUB. iš Innopolio universiteto, mokymai 5,5 mėn., 2023 m. lapkričio 28 d.
įvairenybės / / November 29, 2023
Norintiems pereiti į IT ir turintiems taikomosios matematikos žinių.
Programa tinka tiems, kurie nori pasinerti į analitiką nuo nulio. Įgysite techninių žinių ir įgūdžių naudotis duomenų mokslo įrankiais. Baigę kursus, galėsite daryti prognozes remiantis duomenimis ir padėti verslui priimti sprendimus. Šie įgūdžiai padės jums gauti pirmąjį darbą IT srityje.
Tiems, kurie tik pradeda savo kelionę analitikoje.
Gausite naudingų žinių ir efektyvių įrankių, padėsiančių patobulinti savo profesinius įgūdžius. Po mokymų pradėsite naują karjeros raidos trajektoriją: galėsite spręsti sudėtingesnes ir įdomesnes problemas, tapsite paklausesniu specialistu.
Gamybos automatizavimo srities ekspertas, tarptautinių ir Rusijos konkursų nugalėtojas kompiuterinio valdymo sistemų srityje. Rusijos vyriausybės premijos jaunimo mokslo ir technologijų srityje laureatas. Turiu daugiau nei 10 metų pedagoginio darbo patirtį. Įgyvendinti staklių ir valdymo centrų valdymo sistemų kūrimo ir diegimo projektai staklių gamybos įmonėse. Pateko į intensyvaus darbo su AI srities projektais kurso „Archipelagas 20.35“ superfinalą su projektu sukurti skaitmeninę platformą informacijai iš technologinės įrangos rinkti ir analizuoti.
MSTU „STANKIN“ Socialinio ir technologinio valdymo instituto direktoriaus pavaduotojas, Finansų valdymo katedros docentas
20 metų patirtis IT srityje. 6 metų patirtis duomenų architektūroje. Kuriu ir dėstau didžiųjų duomenų kursus (Innopolio universitetas, 21 mokykla, Gazprom Neft, Rostelecom). Dalyvavo vidaus operacinės sistemos Aurora audite, Analizės centro prie Rusijos Federacijos Vyriausybės projektuose.
1 modulis: „Analytics“ įvadas, lentelės duomenys, duomenų bazės
Pagrindiniai analizės įrankiai
– Kas yra analitika?
– „Google“ skaičiuoklių įvadas
- Išplėstinės „Google“ lentelės
— Statistikos pagrindai
— Išplėstinė statistika
- Duomenų rinkimas
- Duomenų vizualizacija
SQL ir duomenų paieška
- Duomenų bazė
— Užklausos kalba
– Sudėtingi klausimai
- Užklausos optimizavimas
- Darbas su PostgreSql
Laikinasis sertifikavimas
2 modulis: Python kaip duomenų įrankis
Python duomenų analizei
— Python kalbos pagrindai ir pagrindinės algoritminės konstrukcijos (duomenų tipai, išsišakojimas, kilpos ir pagrindiniai operatoriai)
- Darbas su sąrašais. Praktikuokite numpy pagrindus
- Duomenų įkėlimas / įkėlimas įvairiais formatais: xlsx, csv, json, xml
- Naudojant IPython, Jupyter
- Git naudojimas versijų valdymui ir bendradarbiavimui
Darbas su duomenų rinkiniais
— Duomenų paruošimas analizei, valymas ir normalizavimas, spragų užpildymas
— Duomenų grupavimas (naudojant žodynus, naudojant funkcijas), kartojantis sugrupuotus duomenis
— Pagrindiniai vizualaus informacijos pateikimo principai
— Duomenų vizualizavimo metodai. Praktika ant matplotlib, seabor
- Išplėstinės numpy funkcijos: transliacija
Statistika Python
— Aprašomoji statistika ir tiriamoji duomenų analizė Python. Koreliacija. SciPy seminaras
— A/B testavimas
— Darbas su laiko eilutėmis Python. Kintantis vidurkis. ARIMA. Laiko eilučių išskaidymas. Seminaras apie statistinius modelius
Laikinasis sertifikavimas
3 modulis: dideli duomenys
Dideli duomenys
– Kas yra dideli duomenys?
— Mašininiai duomenų apdorojimo metodai
— Duomenų apdorojimo spartinimas. pandos praktika
— Motyvacijos ir didelių duomenų įrankiai
— NoSQL metodas dirbant su dideliais duomenimis
- MapReduce
— Duomenų rinkimo kultūra ir šaltiniai
– „PySpark“ praktika
Laikinasis sertifikavimas
baigiamasis egzaminas
Projektinio darbo apsauga