01/09/2023
0
Posjeta
Analitika: umjetnost upravljanja podacima - tečaj 76 800 RUB. sa Sveučilišta Innopolis, obuka 5,5 mjeseci, datum 28. studenog 2023.
Miscelanea / / November 29, 2023
Za one koji žele krenuti u IT i imaju znanja iz primijenjene matematike.
Program je prikladan za one koji žele uroniti u analitiku od nule. Steći ćete tehničku pozadinu i vještine korištenja alata za podatkovnu znanost. Po završetku tečaja moći ćete napraviti prognoze na temelju podataka i pomoći tvrtkama u donošenju odluka. Ove vještine pomoći će vam da dobijete svoj prvi posao u IT-u.
Za one koji tek počinju svoje putovanje u analitici.
Dobit ćete korisna znanja i učinkovite alate koji će vam pomoći da nadogradite svoje profesionalne vještine. Nakon obuke, počet ćete novu putanju razvoja karijere: moći ćete rješavati složenije i zanimljivije probleme i postat ćete tržišno vrijedniji stručnjak.
Stručnjak u području automatizacije proizvodnje, pobjednik međunarodnih i ruskih natjecanja u području računalnih sustava upravljanja. Dobitnik Nagrade ruske vlade u području znanosti i tehnologije za mlade. Imam preko 10 godina iskustva u nastavi. Realizirani projekti razvoja i implementacije sustava upravljanja za alatne strojeve i upravljačke centre u poduzećima strojogradnje. Ušao u super finale intenzivnog tečaja za rad s projektima iz područja AI “Arhipelag 20.35” s projektom izrade digitalne platforme za prikupljanje i analizu informacija iz tehnološke opreme.
Zamjenik ravnatelja Instituta za društveni i tehnološki menadžment MSTU "STANKIN", izvanredni profesor Katedre za financijski menadžment
20 godina iskustva u IT-u. 6 godina iskustva u arhitekturi podataka. Razvijam i predajem tečajeve o velikim podacima (Sveučilište Innopolis, Škola 21, Gazprom Neft, Rostelecom). Sudjelovao u reviziji domaćeg operativnog sustava Aurora, u projektima Analitičkog centra pri Vladi Ruske Federacije.
Modul 1: Uvod u analitiku, tablični podaci, baze podataka
Osnovni alati za analitiku
— Što je analitika?
— Uvod u Google tablice
— Napredne google tablice
— Osnove statistike
— Napredna statistika
- Prikupljanje podataka
— Vizualizacija podataka
SQL i dohvaćanje podataka
- Baza podataka
— Jezik upita
— Složeni upiti
— Optimizacija upita
— Rad s PostgreSql
Privremena potvrda
Modul 2: Python kao podatkovni alat
Python za analizu podataka
— Osnove jezika Python i osnovne algoritamske konstrukcije (tipovi podataka, grananje, petlje i osnovni operatori)
— Rad s listama. Vježbajte osnove numpyja
— Učitavanje/upload podataka u različitim formatima: xlsx, csv, json, xml
— Korištenje IPythona, Jupyter
- Korištenje Gita za kontrolu verzija i suradnju
Rad sa skupovima podataka
— Priprema podataka za analizu, čišćenje i normalizacija, popunjavanje praznina
— Grupiranje podataka (upotreba rječnika, korištenje funkcija), ponavljanje preko grupiranih podataka
— Osnovna načela vizualnog prikaza informacija
— Metode vizualizacije podataka. Vježbajte na matplotlibu, seabor
- Napredne značajke numpy: emitiranje
Statistika u Pythonu
— Deskriptivna statistika i istraživačka analiza podataka u Pythonu. Poveznica. SciPy radionica
— A/B testiranje
— Rad s vremenskim serijama u Pythonu. Pomični prosjek. ARIMA. Dekompozicija vremenskih serija. Radionica o statsmodelima
Privremena potvrda
Modul 3: Big Data
Veliki podaci
— Što su veliki podaci?
— Strojne metode u obradi podataka
— Ubrzanje obrade podataka. pande vježbaju
— Alati za motivaciju i velike podatke
— NoSQL pristup radu s velikim podacima
- MapReduce
— Kultura prikupljanja podataka i izvora
— PySpark praksa
Privremena potvrda
završni ispit
Zaštita projektnog rada
Pretplatite
YOU MIGHT ALSO LIKE