Введение в data science и машинное обучение

Целью подготовки слушателей по программе является получение компетенций обучающимися по специальностям и направлениям подготовки, не отнесенным к ИТ-сфере, необходимой для выполнения нового вида профессиональной деятельности в области «Связь, информационные и коммуникационные технологии» приобретение новой квалификации «Программист» (3 уровень)

Содержание программы

  • Основы языка Python
  • Numpy и Pandas
  • Визуализация данных на Python
  • Работа с веб-ресурсами и базами данных
  • Python для научных вычислений
  • Типы задач
  • Метрические классификаторы
  • Алгоритмы кластеризации
  • Деревья решений, линейные классификаторы
  • Регрессионный анализ
  • Ансамблевые методы
  • Стохастический поиск
  • Рекомендательные системы
  • Основы глубокого обучения
  • Глубокое обучение в анализе изображений
  • Глубокое обучение в обработке естественного языка
  • Современные практики глубокого обучения

В результате освоения программы слушатель будет:

Знать: основные принципы сбора и хранения больших данных; методы и средства сборки и интеграции программных модулей и компонент; языки, утилиты и среды программирования, средства пакетного выполнения процедур; основные библиотеки Python для решения задач аналитики данных; основные операторы SQL; основные этапы создания модели машинного обучения; знать основные библиотеки Python для машинного обучения

Уметь: создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения; применять средства языка Python для научных вычислений.

Иметь навыки: программирования на Python; работы с базовыми инструментами для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей

Результатами подготовки слушателей по Программе является получение компетенции, необходимой для выполнения нового вида профессиональной деятельности в области информационных технологий «Связь, информационные и коммуникационные технологии»; приобретение новой квалификации “Программист” (3 уровень квалификации).

Подать заявку