Visualización y minería de datos en Python - curso 21.000 rublos. de la Universidad Económica Rusa que lleva el nombre. G.V. Plejánov, entrenamiento 5 semanas, fecha 27 de marzo de 2023.
Miscelánea / / November 27, 2023
Durante la formación se cubrirán los conceptos básicos del análisis de datos y la programación en el entorno Python, los métodos y medios de entrada y procesamiento de datos primarios. medios estadísticos de presentación gráfica de datos en análisis y modelado inteligente, realizando de forma controlada y no controlada clasificación; métodos de modelado asociativo, factorial y de conglomerados; análisis de componentes y descomposición de series dinámicas de alta frecuencia, modelado de redes neuronales y conceptos básicos del aprendizaje profundo.
Elija el formato de formación que más le convenga: tiempo completo (en el centro de Moscú, en los edificios históricos de la Universidad Rusa de Economía que lleva su nombre). G.V. Plejánov) o de forma remota (desde cualquier parte del mundo).
Beneficios de estudiar bajo el programa.
- La posibilidad de elegir un formato de aprendizaje conveniente: en línea o presencial en la Universidad Rusa de Economía. G.V. Plejánov.
- Oportunidad de participar en clases magistrales y eventos especializados de la Universidad Económica de Rusia. G.V. Plejánov y sus socios.
- Disponibilidad de un sistema de descuentos para clientes corporativos.
- Ventaja competitiva en el mercado laboral con certificado de REU. G.V. Plejánov, la principal universidad económica de Rusia.
- Un horario de lecciones flexible le permite estudiar incluso teniendo en cuenta los viajes de negocios y el trabajo intenso.
Cómo proceder
Requisitos para estudiantes
Las personas que tienen o están recibiendo educación vocacional superior/secundaria pueden completar el programa.
Documentos de admisión
Una copia de un diploma de educación vocacional superior o secundaria con un archivo adjunto o un certificado del lugar de estudio (para estudiantes)
Pasaporte: 1 pliego (foto), 2 pliegos (registro)
SNILS
El programa tiene como objetivo formar y desarrollar las habilidades del usuario en el procesamiento, visualización y análisis de datos, a partir de los métodos descriptivos más simples. estadísticas y terminando con métodos modernos que se han generalizado (impulso de gradiente, análisis de series de alta frecuencia, modelado de redes neuronales y etc.). El programa desarrolla los conceptos básicos del análisis de datos en el entorno Python, incluida la obtención de datos a través de API, y estudia características del análisis inteligente ("minería de datos"), el lugar y el papel de estos métodos en el campo del análisis de datos y la máquina capacitación. Las herramientas para visualización de datos (matplotlib, bibliotecas seaborn), análisis y modelado de grandes datos (pandas, scipy, researchpy, bibliotecas statsmodels), formulación de un problema de investigación en un entorno intelectual análisis.
Herramientas estadísticas para la presentación gráfica de datos. Bibliotecas matplotlib, seaborn (10 horas)
Agrupación y clasificación. Clasificación supervisada y no supervisada (8 horas)
Modelado asociativo. Algoritmo APRIORI (10 horas)
Análisis de componentes y modelación factorial de series de dinámica económica y financiera (10 horas)
Modelado de clústeres y transformación dinámica de la línea de tiempo (6 horas)
Análisis de espectro singular y modos empíricos locales (8 horas)
Regresión local ponderada. Análisis de redes sociales (8 horas)
Redes neuronales feedforward y redes neuronales convolucionales. Aprendizaje profundo (10 horas)