Курсы Data Science

Обучение техникам и инструментам Data Science, от предварительной обработки сырых данных
до формирования аналитических отчетов и глубокого Data Science с ML и ИИ

+7 (495) 41-41-121

Расписание курсов по Data Science

Код курса Название курса Дата начала курса Цена Ак.часов Дней
MLSPМашинное обучение в Apache Spark08 Авг07 Ноя48 000162
GRASГрафовые алгоритмы в Apache Spark08 Авг07 Ноя48 000162
SPARKАнализ данных с Apache Spark07 Окт16 Дек96 000324
GRAFГрафовые алгоритмы. Бизнес-приложения28 Окт54 000246
DPREPПодготовка данных для Data Mining на Pythonпо запросу72 000324
PYMLМашинное обучение на Python28 Окт10 Фев54 000246
VIPВизуализация данных на языке Python02 Сен13 Янв72 000328
PYNNНейронные сети на Python19 Авг16 Дек54 000246
PNLPNLP с Python29 Июл18 Ноя90 0004010
VISIComputer vision на Python29 Июл18 Ноя90 0004010

Что такое Data Science

Извлечь из огромных объемов информации уникальные закономерности и ценные сведения для принятия управленческих решений помогает наука о данных (Data Science). Она состоит из множества дисциплин и объединяет информатику, математику и системный анализ, включая методы обработки больших данных (Big Data), математическую статистику и теорию вероятностей, математический анализ и дискретную математику, методы искусственного интеллекта, в т.ч машинное обучение (Machine Learning). Базовые знания по компьютерным наукам (Computer Science) тоже входят в науку о данных.
Big Data, Большие данные, обработка данных, машинное обучение, Machine Learning
Типичный процесс анализа данных начинается с понимания доменной области, когда аналитик выясняет, какие именно метрики и показатели нужны бизнесу для принятия управленческих решений. Затем нужно собрать непосредственные данные или их прокси, если работа с первоисточниками становится слишком долгой или дорогой. Например, невозможно опросить каждого из сотни тысяч клиентов, насколько он доволен услугами компании. Но можно сделать такие выводы по количеству повторных заказов. После сбора данных из различных источников их необходимо очистить, заполнив пропуски, сгладив экстремальные значения (выбросы) и, при необходимости выполнив процедуры нормализации и стандартизации. Затем выполняется первичный анализ данных и определяется, какие именно переменные нужно отслеживать. Это называется инженерия фичей, от англ. feature - признак, важный с точки зрения прогнозного моделирования. Далее наступает этап предиктивного моделирования с помощью соответствующих алгоритмов, например, линейная или логистическая регрессия, байесовские деревья, а также нейронные сети и другие модели машинного обучения. Наконец, результаты исследований надо визуализировать с помощью наиболее подходящей диаграммы. Например, для классификации большой выборки по нескольким группам подойдет круговая диаграмма, а для того, чтобы показать изменение значений во времени - гистограммы или линейный график. После представления результатов анализа данных бизнес-заказчику и получения обратной связи весь цикл повторяется снова.
Data Science stages, этапы науки о данных, исследование данных, аналитика больших данных
Программы обучения подходят как опытным специалистам, так и начинающим. Все курсы по аналитике больших данных и машинному обучению, предлагаемые в нашем учебном центре, постоянно обновляются с учетом современных трендов науки о данных и прикладных бизнес-кейсов.

Обучение Data Science
в Школе больших данных

Курсы для начинающих

DPREP
Подготовка данных для Data Mining на языке Python
VIP
Визуализация данных и результатов анализа
GRAF
Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
GRAS
Графовые алгоритмы в Apache Spark
PYML
Машинное обучение на Python (основы)

Продвинутый уровень обучения Data Science

PYNN
Нейронные сети на Python
PNLP
Natural Language Processing (NLP)
VISI
Computer vision (Машинное зрение)
SPARK
Анализ данных с Apache Spark
MLSP
Машинное обучение в Apache Spark

Кому подойдут курсы по Data Science в Школе Больших Данных

Наши образовательные программы по дисциплинам науки о данных предназначены для аналитиков, дата-инженеров, разработчиков и руководителей ИТ-проектов, которые хотят:

Разобраться с современными методами и инструментами Data Science

Трансформировать сырые данные в информацию для анализа и моделирования

Понять возможности и ограничения применения инструментов и подходов науки о данных в бизнесе

Освоить математические и алгоритмические основы Data Science

Применять нейросети, а также другие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-задачах

Наглядно и понятно визуализировать исходные данные и результаты моделирования

Начать профессиональную карьеру аналитика данных (Data Analyst) или ученого по данным (Data Scientist) в Школе Больших данных просто: выбирайте подходящую программу обучения. Если сомневаетесь в выборе, проконсультируйтесь с нашими специалистами: мы поможем вам выбрать нужный курс, составить образовательную траекторию или разработаем индивидуальную программу под потребности корпоративного Заказчика.

Как проходят практические тренинги по аналитике Big Data и машинному обучению в «Школе Больших Данных»

Курсы Data Science в нашем учебном центре организованы в виде краткосрочных интенсивов. Программы курсов включают все теоретические знания и практические упражнения на получение навыков, необходимых для эффективной работы в качестве аналитика данных и специалиста по Data Science

Обучение онлайн и офлайн в форме интерактивных семинаров с преподавателем в реальном времени и обратной связью для каждого слушателя. Практика включает обработку датасетов, подготовку данных к анализу и моделированию, визуализацию данных и реализацию ML-алгоритмов в своих сервисах

После курсов по Data Science и Machine Learning в нашем лицензированном учебном центре независимо от формы обучения (онлайн или офлайн), вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации ИТ-специалиста

Станьте востребованным специалистом по Data Science и анализу больших данных вместе с BigDataSchool!

География наших клиентов

  • Москва
  • Санкт-Петербург
  • Нижний Новгород
  • Екатеринбург
  • Казань
  • Краснодар
  • Красноярск
  • Перьм
  • Челябинск
  • Новосибирск
  • Томск
  • Тверь
  • Саратов
  • Самара
  • Ростов-на-Дону
  • Хабаровск
  • Волгоград
  • Калуга
  • Якутск
  • Севастополь
  • Тольяти
  • Владивоссток
  • Тюмень
  • Южно-Сахалинск
  • Уфа
  • Ставрополь
  • Минск
  • Алматы
  • Астана
  • Ташкент
  • Душанбе
  • Бешкек
Поиск по сайту