Аналитик данных (Data scientist)

Аналитик данных (Data scientist)

МГТУ им. Н.Э. Баумана
257 часов
Искусственный интеллект

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

Слушатели, имеющие высшее или среднее профессиональное образование; студенты профильного бакалавриата. Для зачисления на курс необходимы базовые знания математики, алгоритмов, структур и баз данных, начальные навыки программирования на любом языке.

Продолжительность
257 академических часов:
  • 139 часов - лекции и практические занятия
  • 118 часов - изучение дополнительных материалов, выполнение заданий, консультации с преподавателями

Стоимость

80 000 р.

Документ по окончании обучения

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

Формат обучения

Размер группы

от 5 человек
Очная с применением дистанционных технологий
Описание курса
Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации предназначена для продвинутого изучения технологий и подходов в области анализа данных и подходит тем, кто планирует совершенствовать свои знания в Data Science.
Модули
  1. Введение в Big data. Знакомство с основными понятиями. Статистика. Взаимодействие с заказчиком
  2. Аспекты информационной безопасности
  3. Языки программирования, среды исполнения и основные операционные системы, которые используются в задачах Big Data
  4. Основной pipeline машинного обучения и dataflow. Облачные платформы
  5. Парсинг данных, подготовка выборки, препроцессинг и балансировка данных
  6. Обучение без учителя. Работа с размерностью и структурой данных.Теория вероятности и вероятностные классификаторы
  7. Классификация. Оценка качества алгоритма
  8. Ансамбли и повышение точности алгоритмов
  9. Регрессия
  10. Нейронные сети
  11. Разработка компьютерных программ: написание программного кода и решение практических задач с применением нейронных сетей
  12. Создание приложений, интеграция в ИТ-ландшафт
  13. Итоговая аттестация
Подать заявку на обучение