баннер
баннер

Наука о данных: комплексная подготовка от базовых алгоритмов до интеграции нейросетей в ИТ-ландшафт

Программирование и IT
Анализ данных и искусственный интеллект

Профессия специалиста по данным строится на прочном фундаменте. Прежде чем работать с моделями машинного обучения и нейросетями, важно понимать логику программирования, устройство баз данных и владеть базовым инструментарием языка программирования Python. Комплекс «Наука о данных: комплексная подготовка от базовых алгоритмов до интеграции нейросетей в ИТ-ландшафт» проводит слушателя по этому пути последовательно, от первых строк кода до защиты собственного проекта на основе технологий искусственного интеллекта.

В состав комплекса входят три курса, которые постепенно формируют компетенции специалиста по данным:

•     Основы программирования и баз данных

•     Наука о данных. Уровень 1: основы работы с данными (Data Science)

•     Наука о данных: профессиональный уровень (Data Science PRO)

По итогам обучения вы освоите полный путь работы с данными: от базовых принципов программирования и работы с базами данных до профессиональных инструментов анализа данных и машинного обучения. Научитесь писать и оптимизировать код, работать с реляционными и документоориентированными системами управления базами данных, применять язык программирования Python и его библиотеки для анализа данных, использовать математический аппарат — теорию вероятностей, статистику и линейную алгебру — для построения моделей.

Освоите постановку и решение задач машинного обучения, подбор архитектуры модели или нейронной сети, обучение и применение моделей в реальных задачах, а также сборку комплексных приложений с обработкой входных данных и развёртыванием модели с помощью специализированных фреймворков и платформ. Обучение завершается подготовкой и защитой выпускной квалификационной работы.

Программа доступна в удобном онлайн-формате, который позволяет изучать материалы из любой точки мира и совмещать обучение с другой деятельностью. Приобретая комплекс, вы экономите до 15% и получаете полный набор инструментов для повышения своей конкурентоспособности на рынке труда.

После успешного завершения обучения слушателям выдаётся диплом о профессиональной переподготовке МГТУ им. Н.Э. Баумана.

МГТУ им. Баумана

Записаться на курс

Расписание

Даты проведения
Время проведения и дни недели
Формат обучения
Длительность курса
Стоимость
по мере набора
10:00 - 10:00
по расписанию
очно
366 ак. часов
265 200 руб

Программа курса

4 тематических
модуля
366 академических
часов
231 аудиторных
час
Базовые понятия и определения
  • Прикладная задача – постановка и решение. Алгоритм – свойства и способы представления. Программа – подготовка и исполнение на компьютере. Данные – способы представления и обработки. Типы данных – назначение и роль в программе. Операнды и операторы – вычисление выражений. Основы программирования на Python. Интерактивный и пакетный режимы работы Python. Переменные и константы. Типы данных – изменяемые и неизменяемые. Работа с целыми числами и числами с плавающей точкой. Базовые операции работы со строками. Простые операции ввода-вывода. Преобразование типов.
  • Разработка программ линейной структуры: ввод – обработка – вывод.
Разработка программ: модели и методологии
  • Методологии и языки программирования – обзор. Императивное и декларативное программирование. Структурное и объектно-ориентированное. Функциональное и логическое. Структурное программирование. Базовые принципы: блочная структура кода – блоки и подпрограммы, типовые структуры управления – последовательность, ветвление, цикл, «нисходящая» разработка – пошаговая детализация программы. Структурное программирование на Python. Инструкции ветвления и цикла. Инструкции break, continue и pass. Функции. Структура программы. Наборы данных – кортежи, списки, словари, множества. Базовые принципы: абстрагирование, инкапсуляция, наследование, полиморфизм. Объектно-ориентированное программирование на Python. Объектная модель Python – встроенные типы как объекты. Объявление классов и создание объектов. Наследование классов. Полиморфизм и отделение интерфейса от реализации. Концепция MVC.
  • Программирование типовых алгоритмов обработки наборов данных. Объектно-ориентированное программирование.
Работа с данными из внешних источников
  • Введение в Python, среды исполнения (IDE). Типы данных в Python. Базовые конструкции и структуры. Циклы и условия. Функции и классы. Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных.
  • Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Работа с командной строкой. Linux, Windows.
Промежуточная аттестация
  • Промежуточная аттестация
Задать свой вопрос
+7 (495) 187-85-85
do@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00
+7 (495) 187-85-85
do@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00