Fundamentele lucrului cu big data (Data Science) - curs 14.990 RUB. de la Specialist, training, Data: 30 noiembrie 2023.
Miscelaneu / / November 30, 2023
Profesor principal al Centrului, șef al direcției „Tehnologii didactice inovatoare”. Doctor în științe tehnice specializarea „Analiză de sistem în sistemele informaţionale”. Deținător de statuturi de prestigiu PfMP(®),PgMP®,PMP®, ITIL® Expert, ITIL 4.0. Profesionist în management, lider strategic, proprietar de produs certificat DASA, trainer acreditat PMP® Și ITIL®, instructor de formare online certificat PMP®,ITIL 4.0 Și DASA.
Predă de mai bine de 15 ani, este autoarea unor cursuri și seminarii la Centru, a peste 80 de lucrări științifice și a 20 de lucrări metodologice. Experienta in industria IT - peste 25 de ani, din care peste 15 ani - in domeniul managementului de proiect, portofolii de proiecte, produse, startup-uri; are experiență în consultanță privind managementul proiectelor și schimbări organizaționale (transformare digitală) într-un număr de companii mari.
Am implementat peste 20 de proiecte în următoarele industrii: IT (inclusiv soluții web, management de servicii IT), educație, metalurgie, asigurări, telecomunicații. Cei mai cunoscuți clienți cu care a lucrat Danil Yuryevich: Siemens Telecom CIS, Microsoft, Royal Canin, PepsiCo Rus, Accenture, Pharmstandard, Myasnitsky Ryad. Danil Yuryevich are un uriaș
experiență în construirea de parteneriate cu mari companii, inclusiv Microsoft, Citrix si etc.Din 2015 Danil Yurievich lucrează activ în startup-uri ca partener (o serie de produse pentru persoanele cu deficiențe de auz; sistem de certificare a educației online) și ca mentor (IAMCP, G-Accelerator).
Danil Yuryevich este un participant regulat la conferințe internaționale, inclusiv PMXPO 2019, PMI Talent and Technology Symposium, PMI® Organizational Agility Conference și altele. Timp de doi ani la rând a acționat ca speaker la DevOps Pro Moscova 2019-2020. Îmbunătățește constant abilitățile la training-uri pentru furnizori (DASA, Peoplecert). Formare și evaluare (evaluare) finalizate cu succes pentru a deveni formator PMP conform noii versiuni.
Folosind vasta sa experiență și minunatul dar de predare, el prezintă materialul cu un număr mare de exemple. Provocă cu pricepere discuții fructuoase în grupuri și răspunde în detaliu la toate întrebările. Danil Yurievich vă va prezenta nu metodele abstracte, ci modul în care acestea munca in practica ținând cont de legislația și particularitățile de a face afaceri.
Profesor cu scop special, deținător de statut internațional de prestigiu Maestru certificat Microsoft. Absolvent al Universității Tehnice de Stat din Moscova, numit după N.E. Bauman.
În cursurile sale, Fedor Anatolevici pune principiul pe primul plan „Uită-te la rădăcină!” - este important nu numai să studiem funcționarea mecanismului, ci și să înțelegem de ce funcționează astfel și nu altfel.
Un generalist în domeniul proiectării și dezvoltării software. Are mulți ani de experiență ca lider de echipă de dezvoltare și arhitect șef. Specializată în integrarea aplicațiilor pentru întreprinderi, dezvoltarea arhitecturii portalului web, sistemele de analiză a datelor, implementarea și suportul Infrastructura Windows.
Combinația de stiluri de prezentare de inginerie și științe naturale le permite elevilor să transmită pasiunea și abordarea creativă a profesorului. Fedor Anatolyevich primește invariabil cele mai entuziaste recenzii de la absolvenții săi recunoscători.
Modulul 1. Domeniul de aplicare al datelor mari. Sarcini tipice. (1 ac. h.)
-Obiectivele cursului
-Definirea conceptelor de bază
-Istoria științei datelor
- Beneficiile lucrului cu big data
-Sarcini tipice: prognoza vânzărilor, producției, cererii. Analiza comportamentului. Recunoasterea formelor. Sistem expert.
Modulul 2. Colectarea și pregătirea datelor inițiale. Tehnica CRISP-DM (1 academic. h.)
-Unde sa încep. Metodologie standard intersectorială pentru lucrul cu datele CRISP-DM
-Studiul descriptiv și asociativ al datelor sursă
-Segmentare si curatare a datelor (slice si zaruri). Exemple de instrumente Excel
-Vizualizarea datelor in Excel. Cum să utilizați tabele pivot și diagrame
-Munca practica. Segmentați și curățați setul de date de testare.
Modulul 3. Fundamentele statisticii matematice. ANOVA. Add-in Excel „Pachet de analiză” (2 ac. h.)
-Statisticile descriptive
-Medie, cel mai probabil, mediană
-Avaria, abaterea standard, eroarea standard
-Tipuri de distributii
-Pachet de analiza a datelor Excel
-Prezentare generală asupra altor instrumente de aplicație pentru lucrul cu date (R, Python, Octave, MathLab, baze de date specializate).
-Munca practica. Determinați caracteristicile statistice ale eșantionului de date.
Modulul 4. Sarcina de prognoză a vânzărilor. Conceptul de învățare automată. Corelație. Analiza de regresie (3 ac. h.)
-Enunțarea problemei evaluării relației dintre diverși factori și realizarea unei prognoze
-Corelație. coeficientul Pearson
-Testul studentului (analiza T)
- Fundamentele învățării automate
-Analiza de regresie
- Criteriul Fisher
- Crearea si analiza tendintelor in Excel
-Munca practica. Determinați prezența corelației și dependenței de regresie între două eșantioane de date. Construiește o tendință.
Modulul 5. Probleme de clasificare și recunoaștere a imaginilor, video, vorbire, text. Conceptul de rețele neuronale. Exemple de aplicații. (3 ac. h.)
- Sarcina de a segmenta date discrete folosind exemplul sarcinilor de recunoaștere (grafică, vorbire, text)
-Rețelele neuronale ca instrument de rezolvare a problemelor de clasificare
-Demonstrație folosind exemple de Azure, AWS
-Sarcini de clasificare a datelor în rețelele sociale și găsirea soluției optime (ruta)
-Grafe ca instrument de rezolvare a problemelor pe grafice sociale și de predicție a comportamentului
-Arborele de decizie
-Partajare in probe (antrenament, testare, verificare)
-Analiza erorilor de invatare. Baza și abaterile. Reglare manuală
-Lucrare practică: clasificați un set de date și împărțiți-l în segmente.
Modulul 6. Provocarea cercetării rețelelor sociale. Sarcina de a prezice comportamentul utilizatorului. Grafice sociale și direcționate. Arbori de decizie. Exemple de aplicare (3 ac. h.)
-Sarcina de a clasifica datele în rețelele sociale
-Grafe ca instrument de rezolvare a problemelor pe grafice sociale și de predicție a comportamentului
-Partajare in probe (antrenament, testare, verificare)
-Analiza erorilor de invatare. Baza și abaterile. Reglare manuală
Modulul 7. Instrumente avansate: învățare automată profundă, inteligență artificială, seturi fuzzy (1 ac. h.)
-Conceptul de Deep Machine Learning
-Analiza de afaceri multifactorială folosind logica fuzzy ca exemplu
Modulul 8. Orientare în carieră pentru specialitățile în Data Science. Concluzii și recomandări pentru construirea și organizarea muncii în echipă (2 ac. h.)
-Rolurile specialiștilor DS: analist de date, cercetător de date, programator, director digital
-Cerințe privind competențele și interacțiunea angajaților în domeniul analizei datelor
-Componența și cerințele pentru echipa de proiect pentru DS
-Pregătirea companiei pentru utilizarea „bigdata”
• Vă vom spune în cuvinte simple despre Data Science, rețele neuronale, inteligență artificială și alte fenomene populare • Veți înțelege ce domenii există în domeniul lucrului cu date și lucrați cu instrumente de analiză în practică • Obțineți un ghid pas cu pas și aflați ce aveți nevoie pentru a începe în domeniul datelor Ştiinţă
4,6
Veți învăța să rezolvați problemele de afaceri folosind date. Mai întâi, obțineți pregătirea necesară, îmbunătățiți-vă matematica și statisticile, apoi studiați SQL, Python, Power BI și într-un an veți deveni analist de date.
4,2