Программа курса
-
Тема 1. Введение в науку о данных
Алгоритмы первичной обработки данных. Измерения и шкалы. Подготовка и оценка качества данных. Восстановление пропущенных значений.
-
Тема 2. Инструменты для обработки данных
Электронные таблицы. Сводные таблицы и диаграммы. Методы визуализации. Регулярные выражения.
-
Тема 3. Анализ и преобразование данных
Нормировка. Целевая функция.
-
Тема 4. Описательные статистики
Работа с временными рядами. Сглаживание, тренды, прогнозирование.
-
Тема 1. Введение в Python
Типы и структуры данных. Переменные, функции, списки, кортежи, словари.
-
Тема 2. Библиотека NumPy
Одномерные и многомерные массивы. Индексация, срезы, маски.
-
Тема 3. Библиотека Pandas
Серии, датафреймы, агрегация, группировка, визуализация.
-
Тема 4. Форматы данных HTML, XML, JSON
Библиотеки Beautiful Soup, Requests, регулярные выражения.
-
Тема 1. СУБД
Проектирование данных. Ограничения целостности.
-
Тема 2. SQL (DDL)
Создание таблиц. Описание ограничений.
-
Тема 3. SQL (DML)
SELECT, условия, агрегатные и оконные функции.
-
Тема 4. Представления, индексы
Оптимизация запросов. Хранимые процедуры и функции.
-
Тема 1. Введение в NoSQL
Характеристики и примеры систем.
-
Тема 2. Графовые хранилища
Проектирование, работа с данными.
-
Тема 3. Ключ-значение хранилища
Основы Redis. Строки, хеши, списки, множества.
-
Тема 4. Документные хранилища
MongoDB. Фильтры, сортировка, агрегирование.
-
Тема 5. Колоночные хранилища
Введение в Cassandra. Моделирование и работа с данными.
-
Тема 1. Основные понятия и методы
Библиотеки и инструменты. Классификация моделей.
-
Тема 2. Регрессия
Линейная и полиномиальная. Оценка, доверительные интервалы, гипотезы.
-
Тема 3. Классификация
Метод k ближайших соседей. Логистическая регрессия.
-
Тема 4. Кластеризация
K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация.
-
Тема 1. Понятие искусственного интеллекта
Архитектуры нейросетей. Графы знаний.
-
Тема 2. Компьютерное зрение
Сегментация изображений. Детектирование объектов.
-
Тема 3. Обработка текстов (NLP)
Классификация, сравнение документов, машинный перевод.
Получите тестовый доступ
-
Дистанционное обучение является индивидуальным
-
Начать обучение можно в любое удобное для вас время
-
Начало обучения до оплаты
Преимущества профессиональной переподготовки с присвоением квалификации
-
Доступ навсегда
Материалы курса будут доступны вам в любое время без ограничений.
-
Индивидуальные консультации
с преподавателямиКаждого студента сопровождают опытные преподаватели-практики и консультируют по возникающим вопросам.
-
Диплом Университета ИТМО
Университет ИТМО – признанный лидер среди IT-вузов, широко известный как в России, так и за рубежом.
-
Налоговый вычет до 13% от стоимости обучения
Возможность вернуть часть средств за обучение.
-
Оплата в рассрочку на 12 месяцев
Обучение можно оплатить в рассрочку до 12 месяцев.
Профессиональная переподготовка с присвоением квалификации готовит конкурентоспособных специалистов сферы ИИ. Наши увлеченные преподаватели-практики передают ценные знания и опыт, которые помогают эффективнее расти в профессии
Отзывы слушателей
Смотреть все отзывы
