Частным лицам: +7 (495) 232-32-16
Корп. клиентам: +7 (495) 780-48-44

Основы работы с большими данными (Data Science)




По окончании курса Вы будете уметь:
  • определять источники сбора информации и формировать требования к ним;
  • подбирать команду для работы с большими данными (Big Data);
  • выбирать инструментарий для практической работы;
  • применять специальное расширение Excel – «Пакет анализа данных»;
  • использовать методы классификации данных для машинного обучения;
  • подбирать выборки разработки, тестовую и обучающую для достижения наилучших результатов анализа информации.

После окончания курса вы будете:

  • понимать концепцию больших данных (Big Data);
  • знать типовые задачи, для решения которых применяется машинное обучение: анализ трендов, социальных сетей; распознавание графических, видео- и аудио-образов, текста; прогностика действий (на примере покупок);
  • владеть базовыми математическими понятиями;
  • понимать основные методы обработки и анализа данных: регрессия, нейронные сети; графы, К-значные логики;
  • знать основные современные инструменты анализа данных.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса - 16 ак. ч.

Преподаватели курса

Отзывы о курсе

Получила представление о большой, ранее неизвестной для меня, профессии.

Cлушатель: Яковская Кристина Владимировна

Информация, полученная на данном курсе действительно полезна, оправдал мои ожидания.

Cлушатель: Парасюк Наталья Андреевна


Все отзывы по курсу

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса Microsoft Excel 2019/2016. Уровень 1. Работа с Excel 2019/2016 или эквивалентная подготовка.

Получить консультацию о необходимой предварительной подготовке по курсу Вы можете у наших менеджеров: +7 (495) 232-32-16.

Наличие предварительной подготовки является залогом Вашего успешного обучения. Предварительная подготовка указывается в виде названия других курсов Центра (Обязательная предварительная подготовка). Вам следует прочитать программу указанного курса и самостоятельно оценить, есть ли у Вас знания и опыт, эквивалентные данной программе. Если Вы обладаете знаниями менее 85-90% рекомендуемого курса, то Вы обязательно должны получить предварительную подготовку. Только после этого Вы сможете качественно обучиться на выбранном курсе.

Рекомендуемые курсы по специальности

Чтобы стать профессионалом, мы рекомендуем Вам вместе с этим курсом изучить:

Тестирование по курсу

Программа курса

  Тема Ак. часов  
   
  Модуль 1. Область применения больших данных. Типовые задачи.
  • Цели курса
  • Определение основных понятий
  • История науки о данных
  • Выгоды от работы с большими данными
  • Типовые задачи: прогноз продаж, производства, спроса. Анализ поведения. Распознавание образов. Экспертные системы.
1  
  Модуль 2. Сбор и подготовка исходных данных. Визуализация
  • С чего начать
  • Описательное и ассоциативное исследование исходных данных
  • Сегментирование данных (slice and dice)
  • Визуализация данных в Excel. Как использовать сводные таблицы и диаграммы.
  • Практическая работа. Сегментировать тестовый набор данных и/или построить тренд.
1  
  Модуль 3. Основы математической статистики. Анализ отличий (ANOVA)
  • Описательная статистика
  • Среднее, наиболее вероятное, медиана
  • Основная тенденция и отклонения. Дисперсия, стандартное отклонение
  • Виды распределений
  • Пакет анализа данных Excel
  • Обзор других прикладных средств работы с данными (R, Python, Octave, MathLab).
  • Практическая работа. Определить статистические характеристики выборки данных.
2  
  Модуль 4. Задача прогноза продаж. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ
  • Постановка задачи оценки взаимосвязи между различными факторами и построение прогноза
  • Корреляция. Коэффициент Пирсона
  • Критерий Стьюдента (T-анализ)
  • Основы машинного обучения
  • Регрессионный анализ
  • Критерий Фишера
  • Построение и анализ трендов в Excel
  • Практическая работа. Определить наличие корреляции и регрессионную зависимость между двумя выборками данных. Построить тренд.
3  
  Модуль 5. Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения.
  • Задача сегментации дискретных данных на примере задач распознавания (графика, речь, текст)
  • Нейронные сети как инструмент решения задач классификации
  • Демонстрация на примерах Azure, AWS
3  
  Модуль 6. Задача исследования социальных сетей. Задача прогнозирования поведения пользователя. Социальные и направленные графы. Примеры применения
  • Задача классификации данных в социальных сетях
  • Графы как инструмент решения задач на социальных графах и прогнозирования поведения
  • Разбиение на выборки (обучающую, тестовую, проверочную)
  • Анализ ошибок обучения. Базис и отклонения. Ручная корректировка
3  
  Модуль 7. Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества
  • Понятие Deep Machine Learning
  • Многофакторный бизнес анализ на примере нечетких логик
1  
  Модуль 8. Data Science: назначение, специальности
  • Роли специалистов по DS: аналитик данных, ученый по данным, программист, цифровой директор
  • Требования к компетенциям и взаимодействию сотрудников в области аналитики данных
  • Состав и требования к проектной команде для DS
  • Подготовка компании к применению «бигдата»
2  
  Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем 16 +4
бесплатно
 
  По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.  

Ближайшие группы 

Данный курс вы можете пройти как в очном формате, так и дистанционно в режиме онлайн. Чтобы записаться на онлайн-обучение, в корзине измените тип обучения на "онлайн" и выберите удобную для вас группу.
Чем онлайн-обучение отличается от других видов обучения?

Стоимость обучения (рублей)* 

Курс может быть заказан согласно ФЗ-44, ФЗ-223 (закупка/аукцион/запрос котировок/конкурсные процедуры)
с 10:00 до 17:00 Вечер или Выходные
Стандартная цена
Онлайн Индивидуальное обучение Записаться
Частные лица 9 990 9 990 9 990 30 000 **
Организации 13 990 13 990 13 990

Ваша выгода может быть 2 440 рублей

Основы работы с большими данными (Data Science) + Data Science. Уровень1. Инструменты и технологии = 23 540 руб.*
25 980 руб.
*Данное предложение действует только для частных лиц.

Все варианты комплексного обучения со скидками

Центр предоставляет специальную услугу Индивидуального обучения. Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.
**Указана минимальная цена за индивидуальное обучение. Число часов работы с преподавателем в 2 раза меньше, чем при обучении в группе. Если Вам для полного усвоения материала курса потребуется больше часов работы с преподавателем, то они оплачиваются дополнительно.

Документы об окончании

В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:

БУХ

Удостоверение*

Cert_Common

Свидетельство

Cert_Inter

Cертификат международного образца

*Для получения удостоверения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.

Сертификаты международного образца выводятся после окончания курса в личном кабинете слушателя.

Все документы Центра
Microsoft Cisco PMI Peoplecert Adobe 1C Autodesk

Курсы менеджеров по персоналу Кадровые курсы Бухгалтерские курсы Курсы дизайна Курсы фотошоп Курсы 1с Курсы 3ds max

© 1991–2019 Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана
Адрес главного офиса: г. Москва, Госпитальный переулок, д. 4/6. Адреса учебных центров: м.Таганская, м.Пролетарская или м.Крестьянская застава, м.Бауманская, м.Красносельская, м.Полежаевская, м.Белорусская или м.Савеловская.


Телефон: +7 (495) 232-32-16, E-mail: info@specialist.ru, Whatsapp: +7 (985) 842-11-89, Дистанционное обучение для слабослышащих, Отправить сообщение вебмастеру

Не нашли нужный курс? Воспользуйтесь Поиском!

Сведения об образовательных организациях
envelope

Спасибо! Вам на e-mail отправлено письмо со ссылкой для подтверждения

Если письмо не пришло, поищите его в папке со спамом или повторите подписку

email-checked.png

Вы подписались на рассылку

logo_wm.gif cyberplat1.gif logo_ramblertop.gif Яндекс.Метрика
Наш сайт использует файлы cookie
Наша задача – сделать Ваше обучение успешным. Specialist.ru использует файлы cookie, чтобы гарантировать максимальное удобство пользователям, предоставляя им персонализированную информацию и запоминая их предпочтения. Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете своё согласие на использование файлов cookie. Подробнее...