Начало
обучения
14 Сентября 2022
Продолжительность
обучения
3 мес.
Объем
программы
339 часов
В рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» национальной программы «Цифровая экономика РФ» открыт прием заявок на участие в проекте «Цифровые профессии».
Стоимость обучения без учета льгот составляет 130 000 рублей.
Получите новую цифровую профессию при поддержке государства.
Профессиональная переподготовка реализуется в рамках Государственной программы дополнительного образования в сфере цифровой экономики «Цифровые профессии».
Проект нацелен на решение приоритетных задач государства в области подготовки кадров для цифровой экономики:
- Способствует развитию кадрового потенциала в интересах отраслей, регионов, компаний и организаций.
- Обеспечивает профессиональное развитие и трудоустройство граждан в ИТ-секторе и «цифровых» профессиях.
Как записаться на курсы?
Курс нацелен на получение навыков использования языка разработки Python 3 для применения в области принятия управленческих решений в современных компаниях в условиях цифровой трансформации.
В рамках данной программы подразумевается изучение принципов разработки моделей машинного обучения с использованием библиотек Python 3 для осуществления поддержки принятия управленческих решений в компаниях. Курс включает в себя изучение основных языковых конструкций языка Python 3, а так же получения практических навыков работы с библиотеками: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Keras и TensorFlow. Также в курсе рассматриваются библиотеки визуализации данных Seaborn и Matplotlib. Слушатели получать навыки работы со средой разработки Spyder, а также с интерактивной облачной средой Google Colab. Слушатели будут ознакомлены с принципами стандарта CRISP-DM для понимания жизненного цикла исследования данных.
Для оценки уровня освоения полученных в процессе обучения компетенций слушатели будут выполнять проекты по экономической тематике с использованием языка Python, состоящий из следующих этапов (согласно с целями стандарта CRISP-DM):
- Постановка бизнес-задачи (определение бизнес-целей, оценка текущей ситуации, определение целей аналитики, подготовка плана анализа данных)
- Начальное изучение данных (сбор данных, описание данных, изучение данных проверка качества данных)
- Подготовка данных (Очистка данных, генерация данных, интеграция данных, форматирование данных)
- Моделирование (выбор алгоритмов, подготовка плана тестирования, обучение моделей, проверка качества моделей)
- Оценка (оценка результатов, оценка процесса, определение следующих шагов)
- Внедрение (планирование мониторинга и поддержки, подготовка отчета, ревью проекта)
Курс поможет развить компетенции:
- Культура планирования работ по проведению анализа данных согласно стандарту CRISP-DM
- Умение осуществлять построение моделей машинного обучения с использованием библиотеки Sickit-learn
- Навык использования базового синтаксиса языка Python
- Навыки создания и использования условных потоков исполнения кода
Рейтинг курса 4.8 по 5-балльной шкале.
Алибалаева Лейла Ибрагимовна
Кандидат экономических наук, доцент кафедры информатики
Савинова Виктория Михайловна
Старший преподаватель кафедры информатики
Модуль 1
Модуль 2
Требования к слушателям
Документы для поступления
по запросу
В настоящее время возрастает спрос на грамотных специалистов в области построения моделей для принятия эффективных управленческих решений, что является одной из наиболее важных проблем стратегического управления предприятием.
В условиях цифровой трансформации бизнеса и переходу стратегий, основанных на данных, необходимо повышать грамотность представителей бизнеса в области инструментария работы с данными, а также принципов моделирования.
Чего ждут работодатели?
Самый популярный навык — владение Python. Это требование встречается в 45% вакансий специалистов по анализу данных и в половине (51%) вакансий в области машинного обучения.
Также работодатели хотят, чтобы специалисты по анализу данных знали SQL (23%), владели интеллектуальным анализом данных (Data Mining) (19%), математической статистикой (11%) и умели работать с большими данными (10%).
Работодатели, которые ищут специалистов по машинному обучению, наряду со знанием Python ожидают, что кандидат будет владеть C++ (18%), SQL (15%), алгоритмами машинного обучения (13%) и Linux (11%).
Узнайте подробные условия обучения по программе "Процедурно-ориентированное программирование в прикладных задачах анализа данных в экономике" у наших специалистов
Начало обучения
Индивидуальное обучение
Длительность
Гибкое расписание
Начало обучения
03 Октября 2022
Длительность
10 дней
Начало обучения
индивидуальное обучение
Длительность
гибкое расписание
Начало обучения
каждый месяц
Длительность
1,5-2 месяца
Оставьте заявку на консультацию
Напишите нам
Действующие скидки
Запросить персональную скидку
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Программы могут быть предоставлены в рассрочку
за подробностями по телефону
+7 (495) 135-45-82или оставьте заявку на рассрочку
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Оставьте заявку на консультацию
Записаться на курс
Записаться на пробное занятие
Заказать звонок
Для оплаты оставьте свои контактные данные