Визуелизација података и рударење у Питхон-у - курс 21.000 РУБ. са Руског економског универзитета по имену. Г.В. Плеханов, обука 5 недеља, датум 27. март 2023.

Током обуке биће обрађене основе анализе података и програмирања у Питхон окружењу, методе и средства уноса и примарне обраде података. статистичко средство графичког приказа података у интелигентној анализи и моделовању, спровођење контролисаних и неконтролисаних класификација; методе асоцијативног, факторског и кластерског моделирања; компонентна анализа и декомпозиција високофреквентних динамичких серија, моделирање неуронских мрежа и основе дубоког учења.

Изаберите формат обуке који вам одговара - пуно радно време (у центру Москве, у историјским зградама Руског економског универзитета по имену. Г.В. Плеханов) или на даљину (са било ког места у свету).

Предности студирања по програму

• Могућност избора погодног формата учења - онлајн или лицем у лице на Руском економском универзитету. Г.В. Плеханов.
• Могућност учешћа на мајсторским курсевима и специјализованим догађајима Руског економског универзитета. Г.В. Плеханов и његови партнери.
• Доступност система попуста за корпоративне клијенте.
• Конкурентска предност на тржишту рада са сертификатом РЕУ. Г.В. Плеханов, водећи економски универзитет у Русији.
  instagram viewer
• Флексибилан распоред часова вам омогућава да учите чак и узимајући у обзир пословна путовања и заузет посао.

Како наставити

Услови за студенте

Лица која имају или стичу више/средње стручно образовање могу завршити програм

Документи за пријем

Копија дипломе о високом или средњем стручном образовању са прилогом или уверење са места студирања (за студенте)
Пасош: 1 раван (фотографија), 2 рама (регистрација)
СНИЛС

Програм је усмерен на формирање и развој вештина корисника у обради, визуелизацији и анализи података, почевши од најједноставнијих дескриптивних метода статистике и завршавајући савременим методама које су постале широко распрострањене (појачавање градијента, анализа високофреквентних серија, моделирање неуронских мрежа и итд.). Програм развија основе анализе података у Питхон окружењу, укључујући добијање података преко АПИ-ја и студије карактеристике интелигентне анализе („Дата мининг”), место и улога ових метода у области анализе података и машина. обука. Алати за визуелизацију података (матплотлиб, сеаборн библиотеке), анализу и моделирање великих подаци (пандас, сципи, ресеарцхпи, статсмоделс библиотеке), формулација истраживачког проблема у интелектуалцу анализа.

Статистички алати за графички приказ података. Библиотеке матплотлиб, сеаборн (10 сати)
Груписање и класификација. Класификација под надзором и без надзора (8 сати)
Асоцијативно моделирање. АПРИОРИ алгоритам (10 сати)
Компонентна анализа и факторско моделирање серија финансијске и економске динамике (10 часова)
Моделирање кластера и динамичка трансформација временске линије (6 сати)
Анализа сингуларног спектра и локалних емпиријских модова (8 сати)
Локална пондерисана регресија. Анализа друштвених мрежа (8 сати)
Неуралне мреже унапред и конволуционе неуронске мреже. Дубоко учење (10 сати)