Проанализируйте наиболее подходящие методы для каждого набора данных, изучив полученные результаты" 

Курс профессиональной подготовки был разработан с целью дать ИТ-инженерам все необходимые знания для анализа данных компании. Это очень важно для любого специалиста, работающего в этой области, поскольку объем информации растет с каждым годом, что усложняет ее анализ и интерпретацию.

Поэтому необходимо обладать специализированными знаниями, позволяющими правильно управлять данными, постоянно уделяя внимание их типологии и жизненному циклу, а также практическому подходу с использованием имеющихся ресурсов. В области науки о данных знание статистики является обязательным, отсюда и важность этого модуля в программе.

Сегодня от ИТ-специалистов требуется критическое отношение к применяемым стратегиям, способность определить в каждом конкретном случае наиболее подходящее решение, обоснованно объясняя результаты, полученные в различных метриках.

Все вышеперечисленное дополняется 100% онлайн-программой, что позволяет проходить ее с комфортом, где бы и когда бы вы ни захотели. Вам понадобится только устройство с доступом в интернет, чтобы сделать шаг вперед в своей карьере. Форма обучения, соответствующая современным требованиям, со всеми гарантиями в высоковостребованной области. Кроме того, студенты получат доступ к эксклюзивным дополнительным мастер-классам, которые ведет авторитетный преподаватель с мировым именем в области науки о данных. 

Специализируйтесь на науке о данных вместе с TECH! У вас будет возможность получить доступ к уникальным и эксклюзивным мастер-классам, созданным всемирно признанным и аккредитованным экспертом в этой области"

Данный Курс профессиональной подготовки в области исследовательского анализа данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, 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 

Анализируйте различные программные инструменты для построения графиков и исследовательского анализа данных с помощью программы, рассчитанной на 100% онлайн-режим" 

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. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Для этого специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными специалистами. 

Формируйте актуальную, эффективную информацию для принятия решений, развивая критическое мышление"

Развивайте навыки решения практических задач с использованием методов науки о данных"

Для освоения огромного массива информации, который ежедневно формируется в компании, требуются специалисты, обученные различным программным инструментам для построения графиков и исследовательского анализа данных. Таким образом, программа данного курса будет направлять обучение студентов в этой и других смежных областях, что позволит им пробудить свое критическое мышление для принятия решений в соответствии с ситуацией, возникающей в их рабочей среде. 

Преобразуйте данные в информацию, повышая ценность и генерируя новые наработки" 

Модуль 1. Управление, обработка данных и информации для науки о данных    

1.1. Статистика. Переменные, индексы и коэффициенты 

1.1.1. Статистика 
1.1.2. Статистические измерения 
1.1.3. Переменные, индексы и коэффициенты 

1.2. Типология данных 

1.2.1. Качественные 
1.2.2. Количественные 
1.2.3. Характеристика и категории 

1.3. Знание данных, полученных в результате измерений 

1.3.1. Меры централизации 
1.3.2. Меры дисперсии
1.3.3. Корреляция 

1.4. Знание данных, полученных в результате графиков

1.4.1. Визуализация в соответствии с типом данных 
1.4.2. Интерпретация графической информации 
1.4.3. Настройка графики с помощью R 

1.5. Вероятность 

1.5.1. Вероятность 
1.5.2. Функция вероятности 
1.5.3. Распространения 

1.6. Сбор данных 

1.6.1. Методология сбора 
1.6.2. Инструменты сбора 
1.6.3. Каналы сбора 

1.7. Очистка данных 

1.7.1. Этапы очистки данных 
1.7.2. Качество данных 
1.7.3. Работа с данными (с помощью R) 

1.8. Анализ данных, интерпретация и оценка результатов 

1.8.1. Статистические меры 
1.8.2. Индексы отношений 
1.8.3. Добыча данных 

1.9. Хранилище данных (Data Warehouse) 

1.9.1. Элементы 
1.9.2. Проектирование 

1.10. Доступность данных 

1.10.1. Доступ 
1.10.2. Полезность 
1.10.3. Безопасность

Модуль 2. Графическое представление для анализа данных    

2.1. Исследовательский анализ 

2.1.1. Представление для анализа информации
2.1.2. Ценность графического представления
2.1.3. Новые парадигмы графического представления

2.2. Оптимизация для науки о данных 

2.2.1. Цветовая гамма и дизайн
2.2.2. Гештальт в графическом представлении
2.2.3. Ошибки, которых следует избегать, и советы 

2.3. Источники основных данных

2.3.1. Для качественного представления
2.3.2. Для количественного представления
2.3.3. Для представления времени

2.4. Сложные источники данных

2.4.1. Файлы, список файлов и база данных 
2.4.2. Открытые данные
2.4.3. Непрерывно генерируемые данные

2.5. Типы графиков 

2.5.1. Базовые виды отображений
2.5.2. Блок-схема 
2.5.3. Дисперсионный анализ
2.5.4. Круговые диаграммы
2.5.5. Пузырьковая диаграмма
2.5.6. Географическое представление 

2.6. Виды визуализации

2.6.1. Сравнительная и реляционная
2.6.2. Распространение
2.6.3. Иерархия

2.7. Разработка отчетов с графическим представлением 

2.7.1. Применение графиков в маркетинговых отчетах
2.7.2. Применение графиков в приборных панелях и KPI
2.7.3. Применение графиков в стратегических планах
2.7.4. Другие виды использования: наука, здоровье, бизнес 

2.8. Графическое повествование

2.8.1. Графическое повествование
2.8.2. Развитие 
2.8.3. Полезность

2.9. Инструменты, ориентированные на визуализацию 

2.9.1. Расширенные инструменты
2.9.2. Онлайн программное обеспечение
2.9.3. Open Source

2.10. Новые технологии в визуализации данных 

2.10.1. Системы виртуальной реальности
2.10.2. Системы для расширения и улучшения реальности
2.10.3. Интеллектуальные системы

Модуль 3. Инструменты для науки о данных            

3.1. Наука о данных

3.1.1. Наука о данных
3.1.2. Передовые инструменты для исследователя данных 

3.2. Данные, информация и знания

3.2.1. Данные, информация и знания 
3.2.2. Типы данных
3.2.3. Источники данных

3.3. От данных к информации 

3.3.1. Анализ данных
3.3.2. Виды анализа
3.3.3. Извлечение информации из набора данных 

3.4. Извлечение информации путем визуализации

3.4.1. Визуализация как инструмент анализа
3.4.2. Методы визуализации 
3.4.3. Визуализация набора данных

3.5. Качество данных

3.5.1. Данные о качестве
3.5.2. Очистка данных 
3.5.3. Основная предварительная обработка данных

3.6. Набор данных

3.6.1. Обогащение набора данных
3.6.2. Проклятие размерности
3.6.3. Модификация нашего набора данных

3.7. Выведение из равновесия 

3.7.1. Дисбаланс классов
3.7.2. Методы устранения дисбаланса
3.7.3. Сбалансированность набора данных

3.8. Бесконтрольные модели 

3.8.1. Бесконтрольная модель 
3.8.2. Методы
3.8.3. Классификация с помощью бесконтрольных моделей 

3.9. Модели под контролем

3.9.1. Модель под контролем
3.9.2. Методы
3.9.3. Классификация с помощью моделей под контролем

3.10. Инструменты и передовой опыт

3.10.1. Передовая практика для специалиста по исследованию данных
3.10.2. Лучшая модель 
3.10.3. Полезные инструменты

Выдвигайте гипотезы для решения практических задач, критически и аргументированно подтверждая их с помощью метрик"