Новости
Программы
О школе
Главная
Мнения
© 2022 АНО «Моспром» – Все права защищены
Технологии связи
Аддитивные технологии
Искусственный интеллект
Микроэлектроника и фотоника
Пром. дизайн

Базовый курс по аддитивным технологиям (HARZ Labs)

Junior data analyst: младший аналитик данных

Искусственный интеллект
Главная
Искусственный интеллект
44 часа
МГТУ им. Н.Э. Баумана

Образовательная организация

Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана – российский национальный исследовательский университет, научный центр, особо ценный объект культурного наследия народов России. Готовит инженеров для высокотехнологичных отраслей науки и техники более чем по 100 направлениям

Для кого

Новички в сфере Big Data и начинающие аналитики, программисты, обладающие средним профессиональным или высшим образованием
Продолжительность
44 академических часа:
  • 25 часов - лекции и практические занятия
  • 19 часов - изучение дополнительных материалов, выполнение заданий, консультации с преподавателями

Стоимость

15 120 р.

Документ по окончании обучения

Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца МГТУ им. Н.Э. Баумана

Формат обучения

Размер группы

от 5 человек
Онлайн
Описание курса
Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации поможет слушателям развить навыки первичной обработки данных, познакомит их с основами языков SQL и Python, работы в библиотеках matplotlib, pandas, sklearn и др., научит создавать базы данных в PGAdmin.
Модули
  1. Введение в big data и data science. Data science в различных секторах экономики
  2. Данные и источники, характеристики, корреляция. Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные
  3. Введение в статистику
  4. Типы данных
  5. Введение в Python, среды исполнения (IDE). Типы данных в Python
  6. Базовые конструкции и структуры
  7. Циклы и условия. Функции и классы
  8. Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений
  9. Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных
  10. Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly
  11. Поиск бизнес решений и анализ датасетов
  12. Системы хранения данных. Базы данных
  13. Реляционные базы данных и их моделирование
  14. Функционал PGAdmin для PostgreSQL
  15. Язык структурированных запросов SQL. Синтаксис
  16. Обращение к базе данных PostgreSQL с помощью языка SQL
  17. Итоговая аттестация
Подать заявку на обучение