Концепции продвинутой науки о данных​

Advanced Data Science Concepts

Курс «Продвинутые концепции науки о данных» предназначен для того, чтобы поднять ваши навыки в области науки о данных на новый уровень, углубляясь в продвинутые темы и методы. Этот курс основан на фундаментальных знаниях в области науки о данных и исследует более сложные методологии и концепции, используемые при анализе и интерпретации сложных наборов данных. 

Краткая программа курса

  • Расширенный статистический анализ
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Визуализация данных
  • Обработка естественного языка (NLP)
  • Аналитика больших данных
  • Прогнозирование временных рядов
  • Уменьшение габаритов
  • Обучение без присмотра
  • Оценка и валидация модели

Почему вы должны это изучить?

  1. Овладение передовыми методами: Овладение передовыми концепциями в области науки о данных позволяет вам решать сложные задачи с данными и извлекать более глубокую информацию из разнообразных наборов данных, что дает вам конкурентное преимущество в данной области. 
  2. Расширенный процесс принятия решений: Передовые методы обработки данных предоставляют вам инструменты для принятия решений, основанных на данных, на основе сложного анализа и моделей, что приводит к более точным прогнозам и улучшению бизнес-результатов. 
  3. Карьерный рост: Продвинутые навыки работы с данными высоко ценятся на рынке труда, и многие организации ищут специалистов, которые могут работать над сложными проблемами обработки данных и использовать передовые методологии. 
  4. Передовые приложения: Передовые концепции обработки данных находятся на переднем крае технологических достижений, стимулируя инновации в таких областях, как искусственный интеллект, здравоохранение, финансы и кибербезопасность. 
  5. Возможности для исследований и разработок: Владение передовыми науками о данных открывает возможности для участия в исследовательских проектах, разработки новых алгоритмов и расширения границ науки о данных. 
  6. Непрерывное обучение: Область науки о данных постоянно развивается, и изучение передовых концепций позволяет вам быть в курсе новейших методологий, алгоритмов и лучших практик. 
  7. Решение реальных проблем: Продвинутые навыки работы с данными позволят вам решать сложные задачи реального мира, такие как прогнозирование поведения клиентов, оптимизация распределения ресурсов и обнаружение аномалий. 

Таким образом, курс «Продвинутые концепции науки о данных» обеспечивает глубокое погружение в продвинутый статистический анализ, алгоритмы машинного обучения, визуализацию данных и другие продвинутые темы в области науки о данных. Овладев этими концепциями, вы сможете решать сложные проблемы с данными, получать более глубокое понимание и делать более точные прогнозы, открывая мир карьерных возможностей и возможность вносить свой вклад в передовые исследования и разработки в области науки о данных. 

Чему Вы научитесь?

  1. Расширенный статистический анализ: Углубите свое понимание статистических концепций и изучите передовые методы анализа данных, включая проверку гипотез, регрессионный анализ, анализ временных рядов и многомерный анализ. 
  2. Алгоритмы машинного обучения: Изучите передовые алгоритмы машинного обучения, такие как глубокое обучение, ансамблевые методы, машины опорных векторов и байесовские модели. Разберитесь в их применении, сильных сторонах и ограничениях. 
  3. Визуализация данных: Изучите передовые методы визуализации данных, чтобы эффективно передавать информацию и закономерности, скрытые в сложных наборах данных. Изучите интерактивные визуализации, геопространственное картографирование и сетевые визуализации. 
  4. Обработка естественного языка (NLP): Погрузитесь в методы NLP, включая классификацию текста, анализ настроений, распознавание именованных объектов и генерацию языка. Понимать, как обрабатывать и анализировать текстовые данные. 
  5. Аналитика больших данных: получите представление об обработке и анализе крупномасштабных наборов данных с использованием таких технологий, как Apache Spark, Hadoop и платформы распределенных вычислений. Узнайте о параллелизме данных, разделении данных на разделы и оптимизации производительности. 
  6. Прогнозирование временных рядов: Развивайте навыки прогнозирования будущих тенденций и закономерностей с использованием методов анализа временных рядов, таких как модели ARIMA, SARIMA и LSTM. 
  7. Уменьшение размерности: Изучите передовые методы уменьшения размерности многомерных наборов данных, включая анализ главных компонент (PCA), t-SNE и автоэнкодеры. 
  8. Обучение без присмотра: Изучите методы обучения без присмотра, такие как алгоритмы кластеризации (k-средние значения, иерархическая кластеризация) и обнаружение аномалий, чтобы обнаружить закономерности и понимание в немаркированных данных. 
  9. Оценка и валидация моделей: Освоите передовые методы оценки и валидации моделей машинного обучения, включая перекрестную проверку, выбор модели и показатели производительности, специфичные для различных областей. 

Продолжительность курса

  • Продолжительность курса – 6 месяцев (26 недель)
  • Стоимость курса составляет 100 000 тенге в месяц

Критерии отбора

  • Базовое понимание концепций программирования
  • Базовые знания в области информатики
  • Навыки работы с ПК и веб-навигацией
  • Базовые знания математических понятий (школьный уровень)

Отбор осуществляется с помощью теста на профпригодность (онлайн), за которым следует собеседование (видео). Для регистрации, пожалуйста, проверьте нас с помощью кнопки WhatsApp на этом сайте или напишите по адресу hello@zeba.academy .