Прикладной анализ данных

Стоимость программы составляет 75 000 р. 50% стоимости оплачивает государство. Оставшиеся 37 500 р. оплачивает слушатель или его работодатель.

Программа ориентирована на развитие способностей и навыков в области анализа данных и проведения аналитической работы с применением технологий анализа больших данных, формирование системных знаний и компетенций, необходимых для профессиональной деятельности с применением технологий Big Data, машинного обучения и искусственного интеллекта для решения различных прикладных задач. В результате обучения выпускник программы будет способен разрабатывать аналитическое решение (научное исследование) с применением технологий Big Data, собирать, обрабатывать и систематизировать большие массивы данных с помощью технологий PostgreSQL, применять методы и инструментальные средства интеллектуального анализа данных; строить простые модели машинного обучения и интерпретировать полученные результаты; визуализировать и представлять результаты аналитической работы.
Подробнее о курсе на официальном сайте

Для записи на курс пройдите регистрацию в 3 шага:
1. Пройдите авторизацию на платформе Leader ID
2. Заполните анкету в Личном кабинете
3. Запишитесь на курс в Каталоге Личного Кабинета
Начать регистрацию

Образование: высшее образование.

Владение необходимыми профессиональными компетенциями

• знание хотя бы одного языка программирования (например, С++, С#, Java, Pascal, Фортран, Java и т. п.)
• знание основных понятий математической статистики.
• желательно знание английского языка на уровне не ниже Pre-intermediate (отдельные дополнительные к изучению материалы программы на английском языке)
• обязательны навыки использования ПК и умения использовать продукты MS Office (Excel, Word, Power Point);

Иные требования и рекомендации для обучения по программе

Для обучения по данной программе требуется наличие стационарного компьютера или ноутбука с Windows ориентированной системой 64-разрядной версии, все рекомендации по установке требуемого ПО в процессе обучения размещаются на курсе в соответствующих разделах программы.

1 поток — 29.11.2021−04.04.2022 (закрыт)

Продолжительность 256 часов