Основы Data Science на языке Python

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

Основы Data Science на языке Python

4.6

ФорматОчно

Длительность290 часов

Объём2 занятий

ГородМосква

По окончанииудостоверение о повышении квалификации РЭУ имени Г.В. Плеханова

О курсе

Подробнее

О программе Гибкий формат обучения. Выбирайте, что больше подойдет! Данная образовательная программа посвящена анализу данных и машинному обучению для решения самых разнообразных бизнес-задач. Полученные знания и навыки вы с успехом можете применить в маркетинге, кредитной аналитике, страховании, HR-аналитике, промышленной статистике, области распознавания образов и речи, риск-аналитике и многих других сферах. Программа рассчитана на людей без опыта программирования и анализа данных и начинается с самых основ: изучения базового синтаксиса языка Python и введения в теорию вероятностей и статистический анализ данных. Далее вы изучите методы машинного и глубинного обучения, а также основные способы работы с большими данными. Все теоретические материалы закрепляются практическими кейсами. Под руководством экспертов развиваем: - Навык использования базового синтаксиса языка Python - Навыки создания и использования условных потоков исполнения кода - Навык создания и применения циклов в языке Python - Навык работы со списками с использованием встроенного инструментария Python - Навык использования функций в языке Python - Навык подключения внешних библиотек на языке Python - Навык использования словарей в Python

Результат

Что вы получите

Цель данной программы - получение слушателями теоретических знаний, практических умений и навыков для проведения моделирования с использованием инструментов языка программирования Python c целью решения прикладных задач экономики

Навыки

Чему вы научитесь

Конкурентное преимущество на рынке труда с дипломом РЭУ им. Г.В. Плеханова – ведущего экономического Университета России.
Общение с другими практиками бизнеса и расширение круга деловых знакомств и возможностей.
Гибкий режим занятий позволяет учиться даже с учетом командировок и занятости на работе.

Аудитория

Для кого этот курс

К освоению программы допускаются лица, имеющие высшее образование

Содержание

Программа курса

2 занятия

№ТемаЧто внутри

01Основы Data science на языке Python

Тема 1. Основные типы данных, операторы и переменные Тема 2. Условные операторы if/else/elif Тема 3. Основные функции для работы с текстовыми данными Тема 4. Работа с циклами for и while Тема 5. Основные функции для работы со словарями, списками, множествами и кортежами Тема 6. Создание пользовательских функций и классов Тема 7. Работа с основными форматами файлов в среде Python

02Python для машинного обучения

Тема 1. Линейная регрессия Тема 2. Логистическая регрессия и SVM Тема 3. Многоклассовая классификация, работа с категориальными признаками и текстами Тема 4. Решающие деревья. Бэггинг, случайный лес и градиентный бустинг Тема 5. Основные методы кластеризации. Дендрограммы, метод k-средних, EM-алгоритм. Оценка качества кластеризации Тема 6. Введение в глубокое обучение. Библиотеки tensorflow и pytorch

01Основы Data science на языке Python

02Python для машинного обучения

Место проведения

Москва

Девятый корпус Плехановского университета, этаж 5, кабинет 5.04

Документ после выпуска

удостоверение о повышении квалификации РЭУ имени Г.В. Плеханова

Организатор

Автор курса

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

4.6Нет отзывов

В Российском экономическом университете им. Г.В. Плеханова наряду с основными образовательными программами реализуются программы дополнительного и бизнес-образования. Это программы MBA, профессиональной переподготовки, повышения квалификации, дополнительные общеразвивающие программы, а также различные практические семинары и тренинги. Все они наполнены теоретическим и практическим содержанием, разработаны и актуализированы в соответствии с требованиями профессиональных стандартов, с учетом передового отечественного и международного опыта. Выбирайте свой курс прямо сейчас.

Подробнее об авторе

Мнения учеников