Vizualizarea datelor și extragerea datelor în Python - curs 21.000 RUB. de la Universitatea Economică Rusă numită după. G.V. Plehanov, antrenament 5 săptămâni, data de 27 martie 2023.

În timpul instruirii, vor fi acoperite elementele de bază ale analizei și programării datelor în mediul Python, metodele și mijloacele de introducere și prelucrare primară a datelor. mijloace statistice de prezentare grafică a datelor în analiză și modelare inteligentă, conducere controlată și necontrolată clasificare; metode de modelare asociativă, factorială și cluster; analiza componentelor și descompunerea serii de dinamică de înaltă frecvență, modelarea rețelelor neuronale și elementele de bază ale învățării profunde.

Alegeți un format de formare care vă este convenabil - cu normă întreagă (în centrul Moscovei, în clădirile istorice ale Universității Ruse de Economie numite după. G.V. Plehanov) sau de la distanță (din orice parte a lumii).

Beneficiile studiului în cadrul programului

• Abilitatea de a alege un format convenabil de învățare - online sau față în față la Universitatea Rusă de Economie. G.V. Plehanov.
• Oportunitatea de a participa la cursuri de master și evenimente specializate ale Universității Economice Ruse. G.V. Plehanov și partenerii săi.
instagram viewer
• Disponibilitatea unui sistem de reduceri pentru clienții corporativi.
• Avantaj competitiv pe piata muncii cu certificat de la REU. G.V. Plehanov, cea mai importantă universitate economică din Rusia.
• Un program flexibil de lecții vă permite să studiați chiar și ținând cont de călătoriile de afaceri și munca aglomerată.

Cum se procedează

Cerințe pentru studenți

Persoanele care au sau urmează studii profesionale superioare/secundare au voie să finalizeze programul

Acte de admitere

O copie a diplomei de învățământ profesional superior sau secundar cu anexă sau adeverință de la locul de studii (pentru studenți)
Pașaport: 1 spread (foto), 2 spread (înregistrare)
SNILS

Programul are ca scop formarea și dezvoltarea abilităților utilizatorului în prelucrarea, vizualizarea și analiza datelor, pornind de la cele mai simple metode descriptive statistici și terminând cu metode moderne care s-au răspândit (amplificarea gradientului, analiza serii de înaltă frecvență, modelarea rețelelor neuronale și etc.). Programul dezvoltă elementele de bază ale analizei datelor în mediul Python, inclusiv obținerea de date prin API și studii caracteristicile analizei inteligente („Data mining”), locul și rolul acestor metode în domeniul analizei datelor și al mașinii Instruire. Instrumentele pentru vizualizarea datelor (matplotlib, biblioteci seaborn), analiza și modelarea de mari dimensiuni date (pandas, scipy, researchpy, biblioteci statsmodels), formularea unei probleme de cercetare într-un intelectual analiză.

Instrumente statistice pentru prezentarea grafică a datelor. Biblioteci matplotlib, pe mare (10 ore)
Grupare și clasificare. Clasificare supravegheată și nesupravegheată (8 ore)
Modelarea asociativă. Algoritmul APRIORI (10 ore)
Analiza componentelor și modelarea factorială a seriei de dinamică financiară și economică (10 ore)
Modelare cluster și transformare dinamică a cronologiei (6 ore)
Analiza spectrului singular și a modurilor empirice locale (8 ore)
Regresia locală ponderată. Analiza rețelelor sociale (8 ore)
Rețele neuronale feedforward și rețele neuronale convoluționale. Învățare profundă (10 ore)