Yöneticiler için Veri Bilimi - kurs 60.000 ruble. HSE'den, eğitim 2 gün, Tarih: 17 Haziran 2023.
Miscellanea / / November 30, 2023
Ek mesleki eğitim programları uygulamaya yöneliktir ve daha kısa bir sürede (birkaç haftadan iki yıla kadar) gelişmenize olanak tanır. yeni bir meslek edinin, mevcut mesleki ve yönetimsel yeterlilikleri edinin veya belirli bir konudaki bilginizi genişletin alanlar.
Aşağıdakilerin ek profesyonel programlarda uzmanlaşmasına izin verilir:
- Orta mesleki ve/veya yüksek öğrenim görmüş kişiler;
- Orta mesleki ve (veya) yüksek öğrenim gören kişiler.
Öğrenme hedefleri
1 Mesleki gelişimde yeni bir seviyeye geçin
2 Pazarın ve sosyal çevrenin hızla değişen taleplerini karşılayın
3 Başarılı bir işletme yöneticisi olun
4 Ekonomi, bilim, kültür ve sanatın çeşitli alanlarındaki eğitim ihtiyaçlarını karşılamak
İleri eğitim programları
İleri eğitim programları
Mevcut yeterlilikler çerçevesinde mesleki seviyenin arttırılması ve/veya mesleki faaliyetler için gerekli olan yeni yeterliliğin geliştirilmesi ve/veya kazanılması
- 16 akademik saatten itibaren
- İleri düzey eğitim sertifikası
- Yüksek veya orta mesleki eğitim almış (veya tamamlamakta olan) kişiler için
Profesyonel yeniden eğitim programları
Yeni bir tür mesleki faaliyeti gerçekleştirmek için gerekli yeterlilikleri elde etmek
- 250 akademik saatten itibaren
- Yeni mesleki faaliyetler yürütme hakkına sahip mesleki yeniden eğitim diploması
- Yüksek veya orta mesleki eğitim almış (veya tamamlamakta olan) kişiler için
Ek nitelikler elde etmek için profesyonel yeniden eğitim programları
- Yüksek veya orta mesleki eğitim almış veya almakta olan ve yönetici pozisyonunda en az 3 yıllık iş tecrübesine sahip kişiler için
Yönetim alanında ek nitelikler elde etmek için profesyonel yeniden eğitim programları “İşletme Yüksek Lisansı” (MBA - İşletme Yüksek Lisansı)", üst düzey yöneticiler için de dahil (EMBA - İşletme Yüksek Lisansı)
- 2040 akademik saatten itibaren
- "İşletme Yüksek Lisansı" ek yeterliliğine sahip profesyonel yeniden eğitim diploması
Belirli bir alanda ek nitelikler elde etmek için profesyonel yeniden eğitim programları üst düzey yöneticiler de dahil olmak üzere "Master..." profesyonel alanı (Executive Master) içinde…)
- 2040 akademik saatten itibaren
- Ek niteliklerle birlikte mesleki yeniden eğitim diploması
Doktor... programları
Özellikle Doktora olmak üzere mesleki dereceler için ek nitelikler elde etmeye yönelik profesyonel yeniden eğitim programları işletme (DBA - İşletme Doktoru), Hukuk Doktoru (Hukuk Doktoru), Eğitim Doktoru (Eğitim Doktoru) ve diğerleri derece
- 2040 akademik saatten itibaren
- Mesleki yeniden eğitim diploması, mesleki derece verilmesi
- Yüksek mesleki eğitime sahip ve yönetici pozisyonunda en az 5 yıllık iş tecrübesine sahip kişiler için
Yüksek Lisans pozisyonu: Bilgisayar Bilimleri Fakültesi Sürekli Eğitim Merkezi Uzmanı.
2017 yılında İktisat Yüksek Okulu'nda çalışmaya başladı. Pazarlamada makine öğrenimi ve veri bilimine giriş konularında dersler vermektedir. Mesleki ilgi alanları: Biyoinformatikte makine öğrenimi Biyoenformatik biyolojide veri analizi Eğitim 2018 Yüksek Lisans derecesi: Ulusal Araştırma Üniversite "İktisat Yüksek Okulu", "Uygulamalı Matematik ve Bilişim" uzmanlığı 2015 Lisans derecesi: Ulusal Araştırma Üniversitesi "Yüksek Okul" Ekonomi", uzmanlık alanı "Uygulamalı Matematik ve Bilgisayar Bilimleri" Mesleki deneyim 2020 - günümüz: Lider Veri Bilimcisi, X5 Perakende Grubu 2019 - 2020: Büyük Veri Ekibi Başkanı, Azbuka Vkusa 2019 - 2019: büyük veri analizi kıdemli yöneticisi, X5 Perakende Grubu 2018 - günümüz: Bilgisayar Bilimleri Fakültesi Sürekli Eğitim Merkezi'nde öğretmen 2017 - günümüz: Büyük Veri ve Bilgi Erişimi Departmanında misafir öğretim görevlisi 2016 - 2016: yardımcı analist, proje yöneticisi, IIDF 2014 - 2015: asistan analist Ürün Müdürü, Alfa-Bank.
Görevi: Kıdemli Öğretim Görevlisi, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Büyük Veri ve Bilgi Erişimi Bölümü.
2013 yılında Moskova Devlet Üniversitesi Hesaplamalı Matematik ve Sibernetik Fakültesi'nden mezun oldu. 2016 yılında İktisat Yüksek Okulu'nda çalışmaya başladı. Veri Analitiğine Giriş, Makine Öğrenimine Giriş ve Uygulamalı Veri Bilimi konularında dersler vermektedir.
Bölüm Başkan Yardımcısı, Kıdemli Öğretim Görevlisi, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Büyük Veri ve Bilgi Erişimi Bölümü; Proje Yöneticisi, Akademik Danışman, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Sürekli Eğitim Merkezi; Laboratuvar Başkanı, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Büyük Veri ve Bilgi Erişimi Bölümü, Finansal Teknolojilerde Veri Analizi Araştırma Laboratuvarı; "Uygulamalı Matematik ve Bilgisayar Bilimleri" eğitim programının akademik direktörü.
Mesleki ilgi alanları: veri analizi, makine öğrenimi, analiz ve otomatik metin işleme Eğitim 2013 Uzmanlık Alanı: Moskova Devlet Üniversitesi. M.V. Lomonosov, uzmanlık alanı "Uygulamalı matematik ve bilgisayar bilimi" Mesleki deneyim Bioclinicum, Forecsys, Ozone şirketlerinde çalıştı. 2014'ten beri Yandex'de çalışıyor. 2016 yılından bu yana Ulusal Araştırma Üniversitesi İktisat Yüksek Okulu Bilgisayar Bilimleri Fakültesi'nde çalışmakta ve burada “Entelektüel” yandal dersleri vermektedir. veri analizi”, “Uygulamalı Matematik ve Bilişim". 2019'dan beri - “Uygulamalı Matematik ve Bilişim” programının akademik direktörü. Ödüller ve başarılar En iyi öğretmen – 2019, 2018, 2017
Dersin temel amacı, bir uygulamanın kavramsal modelini oluşturmak için kullanılan teknikleri incelemektir. şablonların yanı sıra nesne yönelimli çerçeve çerçevesinde yapılan gelişmeleri yeniden kullanma imkanı analiz. Kurs, kavramsal bir modelin UML temsilinin nasıl oluşturulacağı ve kavramsal modelin bir tasarıma nasıl dönüştürüleceği konusunda pratik rehberlik sağlar.
4,2
🏆Stepik Ödülleri 2022'nin “Yılın Atılımı” kategorisinde kazananı 🏆 Veri biliminin temelleri üzerine pratik video kursu. Matematik yok, teori yok, yalnızca pandaları ve CatBoost'u kullanarak gerçek problemleri çözme örnekleri. Veri analizine yönelik Python ve pandalar kursunun giriş kısmı ücretsiz olarak mevcuttur!🔥
4
Ders öğrencilere Veri Biliminin temel kavramlarını tanıtır. Temel algoritmalara (doğrusal modeller, karar ağaçları, KNN, kompozisyonlar) bakacağız ve veri hazırlamayı (temizleme, yeni özelliklerin oluşturulması ve bunların seçimi) analiz edeceğiz. Kazanılan bilgi çok çeşitli sorunları çözmek için yeterli olacaktır.
4