Уважаемые слушатели! Обращаем ваше внимание, что 01.05.2024 и 09.05.2024 у нас выходные дни. Вы можете оставить сообщение в чате, мы обязательно ответим!
Уважаемые слушатели! Теперь для вас работает номер технической поддержки 8 (800) 444-28-35 с 9:00 до 21:00

Частным лицам +7 (495) 232-32-16

Слушателям
от организации
+7 (495) 780-48-44

+7 (495) 780-48-49

Описание курса

В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.

Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны – это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огромный потенциал. Грамотный анализ больших объемов разнородных данных (Big Data), выведение скрытых закономерностей приводят аналитиков порой к неожиданным открытиям и выводам. Оперируя этими сведениями, можно вывести свою компанию в лидеры рынка.

Этот курс – введение в сложную и многогранную область науки по работе с большими данными – Data Science.

Вопросы, на которые вы получите ответы:

  • Что представляет собой Data Science и как она связана с большими данными (Big Data)?
  • Как «приложить» Data Science к вашему бизнесу и нужно ли?
  • Какие данные можно использовать для анализа?
  • Где именно искать и какие результаты ожидать?

Для кого этот курс?

  • Руководители компаний и подразделений
  • Линейные менеджеры
  • Бизнес-аналитики
  • Разработчики
  • Другие сотрудники, вовлеченные в аналитическую деятельность компании

Что даст вам прохождение курса?

  • Вы поймете, как подготовить компанию и сотрудников к практическому применению больших данных (Big Data) в работе.
  • Вы сможете повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших данных (Big Data).
  • Полученные знания и навыки позволят слушателям повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших объемов данных: Data – Information – Knowledge – Wisdom: от данных к мудрости в принятии решений!

В курсе рассматриваются вопросы:

  • источники информации: структурированные и неструктурированные;
  • стандартный межотраслевой процесс анализа данных CRISP-DM;
  • основные характеристики больших данных и способы их анализа;
  • понятие «озер данных» (data lake) и обзор инструментария;
  • элементы классификации данных и машинного обучения;
  • основы статистического анализа, построение регрессионных зависимостей;
  • визуализация «больших данных»;
  • обзор классов задач, решаемых инструментами машинного обучения и ИИ: распознавание образов, звуков, текста, прогностика, анализ соцсетей;
  • обзор математических инструментов решения: нейронные сети, графы, нечеткие и К-значные логики;
  • обзор прикладных инструментов: AWS, Azure AI, machine learning.ru c демонстрацией применения;
  • обзор инструментов «без кода» (nocode);
  • специальности в области «больших данных» и формирование команд: аналитики данных, «ученые по данным», программисты по «большим данным», менеджеры по «большим данным» (CDO);
  • методы реорганизации работы компании при применении анализа «больших данных».

Спешите записаться на наш курс «Основы работы с большими данными (Data Science)», чтобы освоить Big Data и вывести свою компанию в лидеры!

Обучение проходит на основе национальных стандартов: ГОСТ Р 59276-2020 «Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения» и ГОСТ Р 59277-2020 «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта».

Полезная информация. Регрессия

Узнать больше

Вы научитесь

  • определять источники сбора информации и формировать требования к ним;
  • применять стандартный CRISP-DM процесс для Вашей организации;
  • подбирать команду для работы с большими данными (Big Data);
  • выбирать инструментарий для практической работы;
  • применять специализированные инструменты Excel – «Пакет анализа данных» и «Тренды»;
  • применять «дерево решений»;
  • определять подходящие инструменты и методы для решения основных классов задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками;
  • использовать методы классификации данных для машинного обучения;
  • подбирать выборки разработки, тестовую и обучающую для достижения наилучших результатов анализа информации;
  • работать с nocode инструментом (на примере одного инструмента);
  • организовывать реорганизацию работы компании для применения управления на основе больших данных.

Вы будете знать

  • концепцию больших данных (Big Data);
  • типовые задачи, для решения которых применяется машинное обучение: анализ трендов, социальных сетей; распознавание графических, видео- и аудио-образов, текста; прогностика действий (на примере покупок);
  • базовые математические понятия;
  • основные методы обработки и анализа данных: регрессия, нейронные сети; графы, К-значные логики;
  • основные современные инструменты анализа данных, включая data lake, no code;
  • принципы организации и структуру команд по работе с бигдата.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.

Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Узнать больше

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка:
Успешное окончание курса Microsoft Excel. Уровень 1. Работа с табличным редактором Excel, или эквивалентная подготовка.

Для определения уровня предварительной подготовки рекомендуем Вам пройти бесплатное тестирование.

Узнать больше

Тестирование по курсу

Программа курса

Модуль 1. Область применения больших данных. Типовые задачи  (1 ак. ч.)
Модуль 2. Сбор и подготовка исходных данных. Методика CRISP-DM  (2 ак. ч.)
Модуль 3. Модуль 3. Основы математической статистики, ANOVA. Надстройка Excel «Пакет анализа»  (2 ак. ч.)
Модуль 4. Задача прогноза продаж. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ.  (3 ак. ч.)
Модуль 5. Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения  (3 ак. ч.)
Модуль 6. Задача исследования социальных сетей. Задача прогнозирования поведения пользователя. Социальные и направленные графы. Деревья решений. Примеры применения  (3 ак. ч.)
Модуль 7. Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества  (1 ак. ч.)
Модуль 8. Профориентация по специальностям в Data Science. Выводы и рекомендации по построению и организации работы команды  (1 ак. ч.)

Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем: 16 ак. ч. + 4 ак. ч. бесплатно*

* По данному курсу бесплатно предоставляются дополнительные часы для самостоятельной работы в компьютерных классах Центра, где проводятся занятия. Вы можете закрепить полученные знания, выполнить домашние задания, проконсультироваться у специалистов Центра. Дополнительные часы предоставляются в дни занятий по предварительному согласованию с администратором комплекса.

  • утренним группам с 9:00 до 10:00
  • дневным группам - по 1 ак.ч. до и после занятий (13.15-14.00, 17.10-17.55)

По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.

Узнать больше

Расписание групп по курсу «Основы работы с большими данными (Data Science)»

Данный курс вы можете пройти как в очном формате, так и дистанционно в режиме онлайн . Чтобы записаться на онлайн-обучение, в корзине измените тип обучения на "онлайн" и выберите удобную для вас группу.

Чем онлайн-обучение отличается от других видов обучения?

Сортировать:

Режим обучения

Преподаватель

Место обучения

Дата

с 22.12.2024
по 29.12.2024

Формат обучения

Открытое обучение

Режим обучения

воскресенье утро-день
10:00 — 17:10

Очно и онлайн

Преподаватель

Самородов Федор Анатольевич СамородовФедор
Анатольевич

Место обучения

"Таганский"

м. Пролетарская

м. Крестьянская застава

Стоимость для физ. лиц

14 990 ₽

Онлайн

14 990 ₽

Очно

Дата

с 19.01.2025
по 26.01.2025

Формат обучения

Открытое обучение

Режим обучения

воскресенье утро-день
10:00 — 17:10

Очно и онлайн

Преподаватель

Самородов Федор Анатольевич СамородовФедор
Анатольевич

Место обучения

"Радио"

м. Бауманская

м. Авиамоторная

Стоимость для физ. лиц

14 990 ₽

Онлайн

14 990 ₽

Очно

Дата

с 20.01.2025
по 21.01.2025

Формат обучения

Открытое обучение

Режим обучения

ежедневно утро-день
10:00 — 17:10

Очно и онлайн

Преподаватель

Динцис Данил Юрьевич ДинцисДанил
Юрьевич

Место обучения

"Белорусско-Савеловский"

м. Белорусская

м. Савеловская

Стоимость для физ. лиц

14 990 ₽

Онлайн

14 990 ₽

Очно

Дата

с 21.01.2025
по 22.01.2025

Формат обучения

Открытое обучение

Режим обучения

ежедневно утро-день
10:00 — 17:10

Очно и онлайн

Преподаватель

Динцис Данил Юрьевич ДинцисДанил
Юрьевич

Место обучения

"Белорусско-Савеловский"

м. Белорусская

м. Савеловская

Стоимость для физ. лиц

14 990 ₽

Онлайн

14 990 ₽

Очно

Дата

с 27.01.2025
по 30.01.2025

Формат обучения

Открытое обучение

Режим обучения

ежедневно вечер
18:30 — 21:30

Очно и онлайн

Преподаватель

Самородов Федор Анатольевич СамородовФедор
Анатольевич

Место обучения

"Белорусско-Савеловский"

м. Белорусская

м. Савеловская

Стоимость для физ. лиц

14 990 ₽

Онлайн

14 990 ₽

Очно

* Данная скидка действительна при заказе и оплате обучения только сегодня. Запишитесь прямо сейчас со скидкой!

Стоимость обучения

Частным лицам

Очно

14 990 ₽

Онлайн

14 990 ₽

Обучение в кредит

От 800 руб./месяц

Индивидуальное обучение

36 000 ₽ *

Организациям

Очно

19 990 ₽

Онлайн

19 990 ₽

Указана минимальная цена за индивидуальное обучение. Число часов работы с преподавателем в 2 раза меньше, чем при обучении в группе. Если Вам для полного усвоения материала курса потребуется больше часов работы с преподавателем, то они оплачиваются дополнительно. В случае занятий по индивидуальной программе расчёт стоимости обучения и количества необходимых часов производится отдельно.

Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.

Для юридических лиц (организаций) указана цена, действующая при полной предоплате.

Узнать больше

Документы об окончании

В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:

Свидетельство выпускника

Cертификат международного образца

Удостоверение о повышении квалификации

* Для получения удостоверения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.

Сертификаты международного образца выводятся после окончания курса в личном кабинете слушателя.

Больше знаний - меньше стоимость!
Этот курс обойдётся до 30% дешевле, если изучать его в составе дипломных программ. Пройдя обучение, Вы получите современную профессию и диплом о переподготовке.
Посмотреть программы со скидкой

Данное предложение действует только для частных лиц.

envelope

Спасибо! Вам на e-mail отправлено письмо со ссылкой для подтверждения

Если письмо не пришло, поищите его в папке со спамом или повторите подписку

email-checked.png

Вы подписались на рассылку

Как будет оформлено обучение?

Оплачивать будет:

Спасибо за обращение! Ваш менеджер свяжется с Вами в течение нескольких минут.