Python'da veri görselleştirme ve madenciliği - kurs 21.000 RUB. adını taşıyan Rus Ekonomi Üniversitesi'nden. G.V. Plehanov, 5 haftalık antrenman, tarih 27 Mart 2023.

Eğitim sırasında Python ortamında veri analizi ve programlamanın temelleri, giriş yöntemleri ve araçları ile birincil veri işleme konuları ele alınacaktır. Akıllı analiz ve modellemede, kontrollü ve kontrolsüz olarak verilerin grafiksel sunumunun istatistiksel araçları sınıflandırma; ilişkisel, faktör ve küme modelleme yöntemleri; yüksek frekanslı dinamik serilerin bileşen analizi ve ayrıştırılması, sinir ağı modellemesi ve derin öğrenmenin temelleri.

Size uygun bir eğitim formatı seçin - tam zamanlı (Moskova'nın merkezinde, adını taşıyan Rus Ekonomi Üniversitesi'nin tarihi binalarında. G.V. Plekhanov) veya uzaktan (dünyanın herhangi bir yerinden).

Program kapsamında eğitim almanın faydaları

• Rusya Ekonomi Üniversitesi'nde çevrimiçi veya yüz yüze uygun bir öğrenme formatı seçme yeteneği. G.V. Plehanov.
• Rus Ekonomi Üniversitesi'nin ustalık sınıflarına ve özel etkinliklerine katılma fırsatı. G.V. Plekhanov ve ortakları.
• Kurumsal müşteriler için indirim sisteminin mevcudiyeti.
• REU sertifikasıyla iş piyasasında rekabet avantajı. G.V. Rusya'nın önde gelen ekonomi üniversitesi Plekhanov.
instagram viewer
• Esnek bir ders programı, iş gezilerini ve yoğun işleri hesaba katarak bile ders çalışmanıza olanak tanır.

Nasıl devam edilir

Öğrenciler için gereksinimler

Yüksek/orta mesleki eğitim almış veya almakta olan kişilerin programı tamamlamalarına izin verilir.

Kabul için belgeler

Ekli yüksek veya orta mesleki eğitim diplomasının kopyası veya öğrenim yerinden alınan bir sertifika (öğrenciler için)
Pasaport: 1 forma (fotoğraf), 2 forma (kayıt)
SNILS

Program, en basit tanımlayıcı yöntemlerden başlayarak kullanıcının verileri işleme, görselleştirme ve analiz etme becerilerini oluşturmayı ve geliştirmeyi amaçlamaktadır. istatistik ve yaygınlaşan modern yöntemlerle (gradyan artırma, yüksek frekanslı serilerin analizi, sinir ağı modellemesi ve vesaire.). Program, API aracılığıyla veri elde etme de dahil olmak üzere Python ortamında veri analizinin temellerini geliştirir ve çalışmalar yapar. Akıllı analizin özellikleri (“Veri madenciliği”), bu yöntemlerin veri analizi ve makine alanındaki yeri ve rolü eğitim. Veri görselleştirme araçları (matplotlib, seaborn kütüphaneleri), büyük veri analizleri ve modellemeleri veriler (pandalar, scipy, Researchpy, statsmodels kütüphaneleri), bir araştırma probleminin entelektüel bir yaklaşımla formüle edilmesi analiz.

Verilerin grafiksel sunumu için istatistiksel araçlar. Kütüphaneler matplotlib, seaborn (10 saat)
Gruplandırma ve sınıflandırma. Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma (8 saat)
İlişkisel modelleme. APRIORI algoritması (10 saat)
Finansal ve ekonomik dinamikler serisinin bileşen analizi ve faktör modellemesi (10 saat)
Küme modelleme ve dinamik zaman çizelgesi dönüşümü (6 saat)
Tekil spektrum ve yerel ampirik modların analizi (8 saat)
Yerel ağırlıklı regresyon. Sosyal ağ analizi (8 saat)
İleri beslemeli sinir ağları ve evrişimli sinir ağları. Derin öğrenme (10 saat)