Visualisasi dan penambangan data dengan Python - kursus RUB 21.000. dari Universitas Ekonomi Rusia dinamai. G.V. Plekhanov, pelatihan 5 minggu, tanggal 27 Maret 2023.
Miscellanea / / November 27, 2023
Selama pelatihan, dasar-dasar analisis data dan pemrograman di lingkungan Python, metode dan cara memasukkan serta pemrosesan data primer akan dibahas. sarana statistik penyajian data secara grafis dalam analisis dan pemodelan cerdas, terkendali dan tidak terkendali klasifikasi; metode pemodelan asosiatif, faktor dan cluster; analisis komponen dan dekomposisi rangkaian dinamika frekuensi tinggi, pemodelan jaringan saraf, dan dasar-dasar pembelajaran mendalam.
Pilih format pelatihan yang nyaman bagi Anda - penuh waktu (di pusat kota Moskow, di gedung bersejarah Universitas Ekonomi Rusia yang dinamai demikian. G.V. Plekhanov) atau jarak jauh (dari mana saja di dunia).
Manfaat belajar di bawah program ini
- Kemampuan untuk memilih format pembelajaran yang nyaman - online atau tatap muka di Universitas Ekonomi Rusia. G.V. Plekhanov.
- Kesempatan untuk berpartisipasi dalam kelas master dan acara khusus di Universitas Ekonomi Rusia. G.V. Plekhanov dan rekan-rekannya.
- Tersedianya sistem diskon bagi pelanggan korporasi.
- Keunggulan kompetitif di pasar tenaga kerja dengan sertifikat dari REU. G.V. Plekhanov, universitas ekonomi terkemuka di Rusia.
- Jadwal pelajaran yang fleksibel memungkinkan Anda belajar bahkan dengan mempertimbangkan perjalanan bisnis dan kesibukan kerja.
Bagaimana cara melanjutkannya
Persyaratan untuk siswa
Orang yang memiliki atau sedang menerima pendidikan kejuruan tinggi/menengah diperbolehkan untuk menyelesaikan program ini
Dokumen untuk masuk
Fotokopi ijazah pendidikan tinggi atau menengah kejuruan dengan lampiran atau surat keterangan dari tempat belajar (bagi pelajar)
Paspor: 1 spread (foto), 2 spread (pendaftaran)
SNIL
Program ini bertujuan untuk membentuk dan mengembangkan keterampilan pengguna dalam pengolahan, visualisasi dan analisis data, dimulai dari metode deskriptif yang paling sederhana. statistik dan diakhiri dengan metode modern yang telah tersebar luas (peningkatan gradien, analisis rangkaian frekuensi tinggi, pemodelan jaringan saraf, dan dll.). Program ini mengembangkan dasar-dasar analisis data di lingkungan Python, termasuk memperoleh data melalui API, dan studi fitur analisis cerdas (“Data mining”), tempat dan peran metode ini dalam bidang analisis data dan mesin pelatihan. Alat untuk visualisasi data (matplotlib, perpustakaan seaborn), analisis dan pemodelan berukuran besar data (panda, scipy, risetpy, statsmodels perpustakaan), rumusan masalah penelitian secara intelektual analisis.
Alat statistik untuk penyajian data secara grafis. Perpustakaan matplotlib, seaborn (10 jam)
Pengelompokan dan klasifikasi. Klasifikasi dengan pengawasan dan tanpa pengawasan (8 jam)
Pemodelan asosiatif. Algoritma APRIORI (10 jam)
Analisis komponen dan pemodelan faktor seri dinamika keuangan dan ekonomi (10 jam)
Pemodelan cluster dan transformasi garis waktu dinamis (6 jam)
Analisis spektrum tunggal dan mode empiris lokal (8 jam)
Regresi tertimbang lokal. Analisis jaringan sosial (8 jam)
Jaringan saraf umpan maju dan jaringan saraf konvolusional. Pembelajaran mendalam (10 jam)