Уважаемые слушатели! Обращаем ваше внимание, что 01.05.2024 и 09.05.2024 у нас выходные дни. Вы можете оставить сообщение в чате, мы обязательно ответим!
Корзина
Корзина

Главная > Курсы > Курсы СУБД | Обработка и анализ данных | Программирование, Data Science и DevOps | Курсы по бизнес-аналитике

Укажите ваши данные

От какого лица вы будете оплачивать обучение?

Ваша заявка на курс принята

В ближайшее время менеджер Центра свяжется с вами для уточнения деталей и оплаты заказа.

На ваш e-mail xxx@mail.ru мы отправили письмо с информацией о заказе.

Ближайшая группа

Дата начала
28.09.2025
Преподаватель
Самородов

Самородов Федор Анатольевич
Формат обучения
Очно, онлайн
воскресенье:
10:00 — 17:10
Свободное обучение
По вашему графику
Любой день
Длительность:
16 ак. ч.
Стоимость

Для физ.лиц

Для организаций*

* Для оформления заказа от организации обращайтесь по тел. +7 (495) 780-48-44

Посмотреть все группы
Преподаватели

Самородов Федор Анатольевич

Динцис Данил Юрьевич

Все преподаватели по курсу

Описание курса

Обучение проходит на последней версии Excel 2024, офис 365

В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.

Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны – это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огромный потенциал. Грамотный анализ больших объемов разнородных данных (Big Data), выведение скрытых закономерностей приводят аналитиков порой к неожиданным открытиям и выводам. Оперируя этими сведениями, можно вывести свою компанию в лидеры рынка.

Сегодня существуют две относительно хорошо изученные концепции Data Lake (озеро данных) и Data Warehouse (хранилище данных), и одна относительно новая - Data Lakehouse (озеро-хранилище данных), которая объединяет две первые концепции.

Этот курс – введение в сложную и многогранную область науки по работе с большими данными – Data Science.

Вопросы, на которые вы получите ответы:

  • Что представляет собой Data Science и как она связана с большими данными (Big Data)?
  • Как «приложить» Data Science к вашему бизнесу и нужно ли?
  • Какие данные можно использовать для анализа?
  • Где именно искать и какие результаты ожидать?

Для кого этот курс?

  • Руководители компаний и подразделений
  • Линейные менеджеры
  • Бизнес-аналитики
  • Разработчики
  • Другие сотрудники, вовлеченные в аналитическую деятельность компании

Что даст вам прохождение курса?

  • Вы поймете, как подготовить компанию и сотрудников к практическому применению больших данных (Big Data) и ИИ инструментов (помощников) в работе.
  • Вы сможете повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших данных (Big Data), применения фокусированного промптинга. от данных к мудрости в принятии решений!
  • Вы получите представление о классах задач и применимых методах, и выберете Ваш путь в мире ИИ помощников и средств машинного обучения и анализа больших данных!

В курсе рассматриваются вопросы:

  • источники информации: структурированные и неструктурированные;
  • стандартный межотраслевой процесс анализа данных CRISP-DM;
  • основные характеристики больших данных и способы их анализа;
  • Понятие «озер данных» (data lake) и обзор инструментария
  • элементы классификации данных и машинного обучения;
  • основы статистического анализа, построение регрессионных зависимостей;
  • визуализация «больших данных»;
  • обзор классов задач, решаемых инструментами машинного обучения и ИИ: распознавание образов, звуков, текста, прогностика, анализ соцсетей;
  • Понятия больших, малых и микро-языковых моделей (LLM,SLM,MLM);
  • обзор математических инструментов решения: нейронные сети, графы, нечеткие и К-значные логики; GPT (генеративные) системы;
  • обзор прикладных инструментов, включая ИИ помощники;
  • Обзор инструментов разработки «без кода» (nocode)
  • специальности в области «больших данных» и формирование команд: аналитики данных, «ученые по данным», программисты по «большим данным», менеджеры по «большим данным» (CDO);
  • >методы реорганизации работы компании при применении анализа «больших данных».

Спешите записаться на наш курс «Основы работы с большими данными (Data Science)», чтобы освоить Big Data и вывести свою компанию в лидеры!

Обучение проходит на основе национальных стандартов: ГОСТ Р 59276-2020 «Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения» и ГОСТ Р 59277-2020 «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта».

Полезная информация. Регрессия

Узнать больше

Вы научитесь

  • определять источники сбора информации и формировать требования к ним;
  • применять стандартный CRISP-DM процесс для Вашей организации;
  • подбирать команду для работы с большими данными (Big Data);
  • выбирать инструментарий для практической работы;
  • применять специализированные инструмент «Пакет анализа данных»;
  • применять «дерево решений»;
  • определять подходящие инструменты и методы для решения основных классов задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками;
  • использовать методы классификации данных для машинного обучения;
  • подбирать выборки разработки, тестовую и обучающую для достижения наилучших результатов анализа информации;
  • работать с nocode инструментом (на примере одного инструмента);
  • вырабатывать требования, подбирать и использовать ИИ помощников (ассистентов).

Вы будете знать

  • концепцию больших данных (Big Data);
  • типовые задачи, для решения которых применяется машинное обучение: анализ трендов, социальных сетей; распознавание графических, видео- и аудио-образов, текста; прогностика действий (на примере покупок);
  • базовые математическими понятиями;
  • основные методы обработки и анализа данных: регрессия, нейронные сети; графы, К-значные логики;
  • основные современные инструменты анализа данных, включая data lake, no code (GPT помощники и агенты и другие);
  • принципы организации и структуру команд при решении задач на основе системам больших данных, машинного обучения и ИИ.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.

Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Узнать больше

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка:
Успешное окончание курса Microsoft Excel. Уровень 1. Работа с табличным редактором Excel, или эквивалентная подготовка.

Для определения уровня предварительной подготовки рекомендуем Вам пройти бесплатное тестирование.

Узнать больше

Тестирование по курсу

Программа курса

для печати
Модуль 1. Область применения больших данных. Типовые задачи  (1 ак. ч.)
Модуль 2. Сбор и подготовка исходных данных. Методика CRISP-DM  (2 ак. ч.)
Модуль 3. Задачи численного прогнозирования. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ.  (2 ак. ч.)
Модуль 4. Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения  (3 ак. ч.)
Модуль 5. GPT нейросети. глубокое машинное обучение, искусственный интеллект. Помощники и агенты  (3 ак. ч.)
Модуль 6. Задачи построения маршрутов (логистика, соцсети, телеком). Задача прогнозирования поведения пользователя. Понятие графов  (3 ак. ч.)
Модуль 7. Обработка естественного языка. Нечеткие множества  (1 ак. ч.)
Модуль 8. Профориентация по специальностям и в Data Science  (1 ак. ч.)

Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем: 16 ак. ч. + 4 ак. ч. бесплатно*

* По данному курсу бесплатно предоставляются дополнительные часы для самостоятельной работы в компьютерных классах Центра, где проводятся занятия. Вы можете закрепить полученные знания, выполнить домашние задания, проконсультироваться у специалистов Центра. Дополнительные часы предоставляются в дни занятий по предварительному согласованию с администратором комплекса.

  • утренним группам с 9:00 до 10:00
  • дневным группам - по 1 ак.ч. до и после занятий (13.15-14.00, 17.10-17.55)

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.

Узнать больше

Преподаватели

Самородов Федор Анатольевич

Динцис Данил Юрьевич

Все преподаватели по курсу

Отзывы выпускников

Слушатель:

Ельцов Егор Евгеньевич

Без пафоса и игры с новомодными терминами. Отсылка к теоретической базе, математическому аппарату и реальной практике (с указанием частоты и области использования тех или иных методов).

Слушатель:

Мондрус Ольга Владимировна

Структурированная информация, большой объем, интенсивность, хорошие примеры

Слушатель:

Тлехугов Артур Юрьевич

Даёт базовые знания о Data Science, о науке в целом и включает основные её разделы.

Слушатель:

Чеснов Игорь Геннадьевич

Курс как oriention course выполнил свою цель превосходно: сейчас я ясно понимаю, в какую область науки о данных я хотел бы погрузиться.

Слушатель:

Лобанова Вера Сергеевна

Курс хорошо структурирован. Есть возможность получить ответы на все возникающие вопросы.

Все отзывы

Расписание групп по курсу «Основы работы с большими данными (Data Science)»

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?

Сортировать:

Режим обучения

Преподаватель

Место обучения

Сбросить
Начало
В любое время
Режим обучения
Свободное обучение
Преподаватель
Динцис Данил Юрьевич
Динцис
Данил
Юрьевич

Выбор преподавателя

Место
Онлайн

Стоимость

19 990 ₽
-25%
14 990 ₽

Физические лица

24 990 ₽
-25%
18 740 ₽

Организации

* Данная скидка действительна при заказе и оплате обучения только сегодня. Запишитесь прямо сейчас со скидкой!

Показать еще

Полное расписание курса

Стоимость обучения

Частным лицам

Очно

19 990 ₽

Онлайн

19 990 ₽

Индивидуальное обучение

36 000 ₽ *

Обучение в кредит

От 1 067 руб./месяц

Организациям

Очно

24 990 ₽

Онлайн

24 990 ₽

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. В случае занятий по индивидуальной программе расчёт стоимости обучения и количества необходимых часов производится отдельно.

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.

Для юридических лиц (организаций) указана цена, действующая при полной предоплате.

Узнать больше

Документы об окончании

В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:

Свидетельство выпускника

Cертификат международного образца

Удостоверение о повышении квалификации

* 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.

Больше знаний - меньше стоимость!
Этот курс обойдётся до 30% дешевле, если изучать его в составе дипломных программ. Пройдя обучение, Вы получите современную профессию и диплом о переподготовке.
Посмотреть программы со скидкой

Данное предложение действует только для частных лиц.

Авторизации

1С Касперский Астра Линукс Базальт Постгрес

Обратный звонок

Оставьте свои данные ниже и наш менеджер свяжется с вами в рабочее время!

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Спасибо за обращение! Ваш менеджер свяжется с вами в рабочее время.