Презентация

Благодаря этой полностью онлайн-программе вы будете создавать инновационные модели машинного обучения, применяя критерии валидации” 

##IMAGE##

Наука о данных и машинное обучение революционизировали способы обработки информации и принятия стратегических решений в организациях. В таких секторах, как здравоохранение, финансы и технологическая индустрия, специалисты в этих областях играют ключевую роль в оптимизации процессов, разработке предиктивных моделей и автоматизации сложных задач.  

Университетский курс по науке о данных и машинному обучению предоставляет все необходимые инструменты для успешной работы в этой сфере. Благодаря практическому подходу он охватывает все — от добычи данных до построения продвинутых моделей искусственного интеллекта. Овладение этими компетенциями открывает возможности для таких ролей, как аналитик данных, инженер по машинному обучению или Data Scientist — специалисты, крайне востребованные в технологических компаниях, финансовых учреждениях и исследовательских центрах. Кроме того, полученные знания облегчают выход в такие перспективные области, как автоматизация процессов, продвинутая бизнес‑аналитика и прикладной искусственный интеллект. 

100% онлайн‑формат этой программы позволяет получать доступ к актуальным материалам без географических или временных ограничений, что упрощает совмещение учебы с другими обязанностями. Виртуальная платформа предлагает интерактивные материалы, лекции и специализированные ресурсы, обеспечивая динамичный учебный опыт, адаптированный к потребностям отрасли. Гибкость программы позволяет двигаться в своем темпе, обеспечивая глубокое освоение материала для различных профессиональных областей. 

Усовершенствуйте визуализацию данных для улучшения анализа и представления информации в понятной форме с помощью Matplotlib” 

Данный Университетский курс в области науки о данных и машинного обучения содержит самую полную и современную университетскую программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

  • Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области технологий и программного обеспечения 
  • Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
  • Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости 
  • Особое внимание уделяется инновационным методикам в области разработки программного обеспечения 
  • Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
  • Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Вы углубите свои знания в области передовых методов очистки и преобразования данных для оптимизации их обработки с помощью автоматизированных конвейеров” 

В преподавательский состав входят профессионалы в области технологий, которые привносят в программу свой опыт работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту пройти обучение с учетом ситуации и контекста, то есть в интерактивной среде, которая обеспечит погружение в учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

В центре внимания этой программы — проблемно-ориентированное обучение, с помощью которого студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Для этого специалисту будет помогать инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными и опытными специалистами. 

Вы будете применять описательную статистику для интерпретации больших объемов данных и анализа тенденций"

##IMAGE##

Вы будете разрабатывать модели контролируемого машинного обучения и оптимизировать их производительность с помощью алгоритмов регрессии и классификации"

Учебный план

Технологический прогресс и цифровизация преобразили множество отраслей, вызвав растущий спрос на специалистов с продвинутыми знаниями и стратегическим видением. Учебная программа углубится в использование передовых инструментов для обработки данных, а также в продвинутые методы визуализации данных, включая создание графиков. Таким образом студенты приобретут продвинутые компетенции для анализа данных, построения предиктивных моделей и применения техник машинного обучения в реальных условиях. 

##IMAGE##

Вы углубите свои знания в области оценки эффективности моделей и принятия решений на основе данных” 

Модуль 1. Наука о данных и машинное обучение для специалистов уровня Senior

1.1. Наука о данных

1.1.1. Практические применения в управлении данными и оптимизации вычислительных процессов
1.1.2. Основные инструменты для анализа и обработки данных: Pandas, NumPy
1.1.3. Первичная обработка данных

1.2. Визуализация данных для анализа и эффективной презентации

1.2.1. Построение базовых графиков с Matplotlib
1.2.2. Продвинутые визуализации с Seaborn
1.2.3. Настройка и дизайн интерактивных графиков

1.3. Описательная статистика в науке о данных

1.3.1. Меры центральной тенденции
1.3.2. Меры разброса и распределения
1.3.3. Корреляционный анализ

1.4. Очистка и преобразование данных

1.4.1. Обработка пропущенных и дублированных значений
1.4.2. Математические преобразования и категоризация
1.4.3. Использование пайплайнов для автоматизированной очистки

1.5. Супервизированное машинное обучение

1.5.1. Модели линейной и логистической регрессии
1.5.2. Модели классификации: k‑NN, деревья решений
1.5.3. Оценка моделей по ключевым метрикам

1.6. Несупервизированное машинное обучение

1.6.1. Кластеризация с K‑means и DBSCAN
1.6.2. Снижение размерности с помощью PCA
1.6.3. Анализ кластеров и шаблонов в данных

1.7. Нейронные сети

1.7.1. Типы нейронных сетей и их архитектуры
1.7.2. Реализация с Keras и TensorFlow
1.7.3. Практические примеры предсказаний

1.8. Обработка данных в режиме реального времени

1.8.1. Интеграция с Apache Kafka
1.8.3. Потоковая обработка данных с Spark
1.8.3. Практические кейсы обработки в реальном времени

1.9. Реализация проектов по науке о данных

1.9.1. Проектирование end‑to‑end решений
1.9.2. Интеграция моделей в приложения
1.9.3. Тестирование и развертывание в продакшене

1.10. Этика и ответственность при работе с данными

1.10.1. Этические аспекты машинного обучения
1.10.2. Смещения в данных и моделях
1.10.3. Нормативы и юридическое соответствие

##IMAGE##

Вы освоите использование алгоритмов классификации, регрессии и уменьшения размерности” 

Университетский курс в области науки о данных и машинного обучения

Анализ данных и искусственный интеллект революционизируют способ принятия стратегических решений и оптимизации процессов в компаниях. В настоящее время владение передовыми методами науки о данных и машинного обучения имеет решающее значение для извлечения ценной информации из больших объемов данных и разработки эффективных прогнозных моделей. Исходя из этого, TECH разработал Университетский курс по науке о данных и машинному обучению, который предоставит специализированные знания в области сбора, обработки и анализа данных, а также построения моделей машинного обучения. В ходе академической программы, которая проводится в полностью онлайн-формате, будут рассмотрены такие основные концепции, как программирование на Python и R, работа с базами данных SQL или NoSQL, инжиниринг характеристик и оптимизация алгоритмов для принятия решений на основе данных. Кроме того, вы углубите свои знания в области внедрения моделей машинного обучения с контролем и без контроля, используя библиотеки и фреймворки, такие как TensorFlow, Scikit-learn и PyTorch. Таким образом, вы приобретете ключевые навыки для интерпретации данных, разработки интеллектуальных решений и создания добавленной стоимости в таких секторах, как банковское дело, торговля, здравоохранение и технологическая промышленность.

Освойте самые передовые инструменты в области науки о данных

TECH разработала полностью онлайн-модель, которая позволит вам получить доступ к инновационным ресурсам, адаптированным к требованиям отрасли. С помощью виртуальной платформы вы углубите свои знания в области использования передовых технологий, таких как глубокое обучение (Deep Learning), компьютерное зрение и оптимизация моделей с помощью гиперпараметров. Затем вы углубите свои знания в области интеграции решений машинного обучения в облачные среды с помощью таких платформ, как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, что обеспечит масштабируемость и автоматизацию аналитических процессов. Кроме того, вы рассмотрите стратегии эффективной визуализации данных с помощью таких инструментов, как Tableau, Power BI и Matplotlib, что облегчит интерпретацию результатов и передачу ключевых идей. Наконец, вы изучите важность этики в ИИ и лучшие практики в области управления данными для обеспечения конфиденциальности и безопасности информации. На основе этого вы освоите самые инновационные методы в области науки о данных и машинного обучения, разработаете интеллектуальные решения и оптимизируете процесс принятия решений в любой отрасли. Пришло время продвинуть свою карьеру и стать экспертом в области анализа данных и искусственного интеллекта!