Анализ данных и технологии машинного обучения в Python
Телефон: +7 (342) 239-63-09, Пермский сетевой ИТ-университет
E-mail: it.psu@yandex.ru, it.psu@psu.ru
Анализ данных – широкое направление, связанное с обнаружением ранее неизвестных и неочевидных закономерностей в данных, что позволяет снижать неопределенность в процессе принятия решений. Важной составляющей анализа данных являются методы и технологии машинного обучения, позволяющие автоматически находить зависимости в данных
Цель программы: формирование у слушателей компетенций, необходимых для решения основных задач анализа данных и машинного обучения с применением современных инструментальных средств (язык программирования Python и его библиотеки)
В курсе рассматривается подготовка данных к анализу, применение основных методов математической статистики для выявления закономерностей в данных (построение доверительных интервалов, проверка гипотез, корреляционный анализ), а также классические задачи машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация). Дается представление о методах обработки текстов и временных рядов, а также введение в нейронные сети. Компетенции, полученные слушателями в данном курсе, могут быть использованы в дальнейшем для более глубокого изучения методов искусственного интеллекта и машинного обучения
Курс является вторым в блоке из трех курсов, ориентированных на приобретение слушателями навыков программирования и интеллектуальной обработки данных при помощи языка Python, реализуемых в рамках Сетевого ИТ-университета на базе ПГНИУ
Целевая аудитория: граждане РФ, проживающих и/или работающих на территории Пермского края, имеющие или получающие высшее / среднее профессиональное образование
Форма обучения: онлайн
Навыки, приобретаемые слушателями: использование языка Python для обоснования решений на основе данных и аналитических моделей
Ожидаемые результаты: успешные выпускники программы будут востребованы в качестве бизнес-аналитиков в ИT-компаниях
Стек используемых технологий: язык Python и ряд популярных библиотек для анализа данных и машинного обучения
Требования к уровню ИТ-квалификации слушателей, необходимые для освоения программы: слушатели должны быть уверенными пользователями ПК, иметь математическую подготовку на уровне средней школы, в том числе представление об основных понятиях теории вероятностей и математической статистики, владеть навыками программирования на языке Python и использования библиотек NumPy и pandas для обработки рядов и табличных данных
Технические требования к оборудованию слушателей:
– компьютер (или ноутбук) с возможностью установки Python
– быстрый и стабильный доступ в интернет
– наушники с микрофоном
– желательно наличие веб-камеры
Преподаватель: Гарафутдинов Роберт Викторович – канд. экон. наук, доцент кафедры информационных систем и математических методов в экономике экономического факультета ПГНИУ
Выдается удостоверение о повышении квалификации
Период обучения:
прием завершен
Расписание: четверг — с 19.00 до 21.25; суббота — с 18.00 до 21.15; 07.05.2026 — с 19:00 до 22:00
Стоимость:
0 рублей