Развивайте навыки преобразования данных в информацию, из которой можно извлечь важные знания, и применяйте их в своей работе’’ 

Цель данного Курса профессиональной подготовки – дать ИТ-специалистам необходимые знания об инструментах, основах науки о данных и ее применении для решения практических кейсов. Таким образом, студенты смогут анализировать данные, визуализировать наборы и делать выводы о том, какая обработка требуется перед моделированием и как она влияет на результаты.

По мере прохождения программы особое внимание будет уделяться извлечению максимального значения из данных, чтобы сформировать специализированные знания о статистике и процедурах вывода. Таким образом, студенты смогут понять и изучить современные методы очистки данных, преобразования, снижения размерности, а также выбора характеристик и образцов.

К этому добавится модуль, посвященный изучению различных методов машинного обучения и алгоритмов, используемых в них, в зависимости от типа реализуемого майнинга. 

Интересной особенностью этой программы и ее учебного плана является способность раскрыть теорию нейронных сетей и их эволюцию на протяжении всей истории в дидактической и практической форме.

Все вышеперечисленное дополняется 100% онлайн-режимом, что позволяет проходить обучение 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 техник, алгоритмов и инструментов для науки о данных содержит самую полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии с упором на аналитику 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 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

Определите основные характеристики набора данных, его структуру, компоненты и последствия его применения в моделировании" 

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. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

Продемонстрируйте свою способность интерпретировать визуализацию данных для описательного анализа с помощью учебной программы, в которой представлены конкретные примеры для дидактического обучения"

Изучите метрики и показатели для количественной оценки качества моделей, что сделает вас критически мыслящим ИТ-специалистом"

Курс профессиональной подготовки разработан таким образом, чтобы охватить ряд необходимых знаний для профессионального развития ИТ-специалистов. Ожидается, что в этом ИТ-специалисту удастся развить критическое мышление при применении стратегий, уметь определять их преимущества и недостатки. 

Преобразуйте данные в информацию, добавляя ценность и генерируя новые знания" 

Модуль 1. Инструменты науки о данных

1.1. Наука о данных

1.1.1. Наука о данных
1.1.2. Передовые инструменты для исследователя данных 

1.2. Данные, информация и знания

1.2.1. Данные, информация и знания 
1.2.2. Типы данных
1.2.3. Источники данных

1.3. От данных к информации 

1.3.1. Анализ данных
1.3.2. Виды анализа
1.3.3. Извлечение информации из набора данных 

1.4. Извлечение информации путем визуализации

1.4.1. Визуализация как инструмент анализа
1.4.2. Методы визуализации 
1.4.3. Визуализация набора данных

1.5. Качество данных

1.5.1.  Данные о качестве
1.5.2. Очистка данных 
1.5.3. Основная предварительная обработка данных

1.6. Набор данных

1.6.1. Обогащение набора данных
1.6.2. Проклятие размерности
1.6.3. Модификация нашего набора данных

1.7. Выведение из равновесия 

1.7.1. Дисбаланс классов
1.7.2. Методы устранения дисбаланса
1.7.3. Сбалансированность набора данных

1.8. Модели без контроля 

1.8.1. Модель без контроля
1.8.2. Методы
1.8.3. Классификация с помощью моделей без контроля

1.9. Модели под контролем

1.9.1. Модель под контролем
1.9.2. Методы
1.9.3. Классификация с помощью моделей под контролем

1.10. Инструменты и передовой опыт

1.10.1. Передовая практика для специалиста по исследованию данных
1.10.2. Лучшая модель 
1.10.3. Полезные инструменты

Модуль 2. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование 

2.1. Статистический вывод

2.1.1. Описательная статистика vs. Статистическое заключение
2.1.2. Параметрические методы
2.1.3. Непараметрические методы

2.2. Исследовательский анализ

2.2.1. Описательный анализ 
2.2.2. Визуализация
2.2.3. Подготовка данных

2.3. Подготовка данных

2.3.1. Интеграция и очистка данных 
2.3.2. Нормализация данных
2.3.3. Преобразование данных 

2.4. Отсутствующие данные

2.4.1. Обработка отсутствующих значений
2.4.2. Метод максимального правдоподобия
2.4.3. Обработка отсутствующих данных в машинном обучении

2.5. Шум в данных 

2.5.1. Классы и признаки шума
2.5.2. Фильтрация шумов 
2.5.3. Шумовой эффект

2.6. Проклятие размерности

2.6.1. Oversampling
2.6.2. Undersampling
2.6.3. Редукция многомерных данных

2.7. От непрерывных к дискретным признакам

2.7.1. Непрерывные и дискретные данные
2.7.2. Процесс дискретизации

2.8. Данные 

2.8.1. Выбор данных 
2.8.2. Перспективы и критерии отбора
2.8.3. Методы отбора 

2.9. Выбор экземпляров

2.9.1. Методы выбора экземпляра
2.9.2. Выбор прототипов
2.9.3. Расширенные методы выбора экземпляра

2.10. Предварительная обработка больших данных

2.10.1. Большие данные
2.10.2. Классическая модель vs массивная модель
2.10.3. Умные данные 

Модуль 3. Проектирование и разработка интеллектуальных систем 

3.1. Предварительная обработка данных 

3.1.1. Предварительная обработка данных
3.1.2. Преобразование данных 
3.1.3. Добыча данных

3.2. Автоматическое обучение

3.2.1. Контролируемое и неконтролируемое обучение
3.2.2. Обучение с подкреплением
3.2.3. Другие парадигмы обучения

3.3. Алгоритмы классификации

3.3.1. Индуктивное машинное обучение
3.3.2. SVM и KNN
3.3.3. Метрики и оценки для классификации

3.4. Алгоритмы регрессии 

3.4.1. Линейная регрессия, логистическая регрессия и нелинейные модели 
3.4.2. Временная серия 
3.4.3. Метрики и оценки для регрессии 

3.5. Алгоритмы кластеризации 

3.5.1. Методы иерархической кластеризации 
3.5.2. Методы условной кластеризации 
3.5.3. Показатели и оценки кластеризации 

3.6. Методы ассоциативных правил 

3.6.1. Методы извлечения правил 
3.6.2. Метрики и оценки для алгоритмов ассоциативных правил 

3.7. Продвинутые методы классификации. Мультиклассовые алгоритмы 

3.7.1. Алгоритмы Бэггинга 
3.7.2. Метод “случайного леса” 
3.7.3. “Бустинг” деревьев решений 

3.8. Графовая вероятностная модель 

3.8.1. Вероятностная модель 
3.8.2. Байесовские сети. Свойства, представление и параметризация 
3.8.3. Другие графовые вероятностные модели 

3.9. Нейронные сети 

3.9.1. Машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей 
3.9.2. Сети feed forward 

3.10. Глубокое обучение 

3.10.1. Глубокие сети feed forward 
3.10.2. Конволюционные нейронные сети и модели последовательностей 
3.10.3. Инструменты для реализации глубоких нейронных сетей

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"