Развивайте свои навыки ИТ-специалиста в области науки о данных и дата-майнинга" 

В этом Университетском курсе анализируются теоретические основы, которые помогают ИТ-специалистам развивать знания о различных существующих методах подготовки данных для очистки данных и дата-майнинга. Также будут представлены необходимые инструменты для оценки различных методик в поисках ошибок, которые могут вызвать проблемы в рабочей среде. 

Вся программа состоит из серии тематических исследований, которые будут способствовать обучению студентов, стремящихся продвинуться в своей профессиональной карьере и бросить вызов себе, чтобы достичь совершенства.

Все это станет возможным благодаря 100% онлайн-программе, которая адаптируется к ежедневным потребностям студентов и позволяет начать обучение, имея устройство с подключением к интернету, чтобы начать работу над созданием полноценного профессионального профиля с международной проекцией. Кроме того, в обширную коллекцию мультимедийных ресурсов этой программы добавлен уникальный дополнительный мастер-класс, созданный всемирно признанным экспертом в области науки о данных.

Вы хотите специализироваться в области науки о данных? Благодаря TECH вы сможете воспользоваться уникальным и эксклюзивным мастер-классом, который проводит всемирно признанный преподаватель в этой области"

Данный Университетский курс в области обработки и преобразования в интеллектуальном анализе данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии, ориентированной на анализ данных 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и повышения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Развивайте необходимые навыки для идентификации, подготовки и преобразования данных’’ 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Формат этой программы основан на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие во время обучения. Это будет сделано с помощью инновационной системы интерактивных видеороликов, подготовленных авторитетными экспертами с большим опытом работы в обработке и преобразовании данных в интеллектуальном анализе данных.

Разработайте эффективные и действенные процедуры обработки данных в зависимости от характера поставленной задачи"

Развивайте свою профессиональную карьеру и начинайте разрабатывать стратегии совершенствования в компании"

Таким образом, студенты смогут понять и изучить современные методы очистки данных, преобразования, снижения размерности, а также выбора характеристик и образцов. Благодаря этому будут достигнуты цели программы по подготовке профессиональных, всесторонне развитых и авторитетных инженеров.

Развивать передовые знания о различных существующих методах подготовки данных для очистки, нормализации и преобразования” 

Модуль 1. Интеллектуальный анализ данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

1.1. Статистический вывод 

1.1.1. Описательная статистика vs. Статистическое заключение 
1.1.2. Параметрические методы 
1.1.3. Непараметрические методы 

1.2. Исследовательский анализ 

1.2.1. Описательный анализ 
1.2.2. Визуализация 
1.2.3. Подготовка данных 

1.3. Подготовка данных 

1.3.1. Интеграция и очистка данных 
1.3.2. Нормализация данных 
1.3.3. Преобразование данных 

1.4. Отсутствующие данные 

1.4.1. Обработка отсутствующих значений 
1.4.2. Метод максимального правдоподобия 
1.4.3. Обработка отсутствующих данных в машинном обучении 

1.5. Шум в данных 

1.5.1. Классы и признаки шума 
1.5.2. Фильтрация шумов 
1.5.3. Шумовой эффект 

1.6. Проклятие размерности 

1.6.1. Oversampling 
1.6.2. Undersampling 
1.6.3. Редукция многомерных данных 

1.7. От непрерывных к дискретным признакам 

1.7.1. Непрерывные и дискретные данные 
1.7.2. Процесс дискретизации 

1.8. Данные 

1.8.1. Выбор данных
1.8.2. Перспективы и критерии отбора. 
1.8.3. Методы отбора

1.9. Выбор экземпляров 

1.9.1. Методы выбора экземпляра 
1.9.2. Выбор прототипов 
1.9.3. Расширенные методы выбора экземпляра 

1.10. Предварительная обработка больших данных 

1.10.1. Большие данные 
1.10.2. Классическая модель vs массивная модель 
1.10.3. Умные данные 

Прохождение этой программы позволит студентам лучше понять методы отбора данных"