Основы Big Data и Data Science в Python
Оставьте заявку
Нужна помощь? Оставьте свой номер — мы позвоним, чтобы ответить на все ваши вопросы.
О курсе
Курс содержит основные концепции теории Big Data, описание алгоритмов обработки данных. В курсе рассматриваются теоретические основы по математическим алгоритмам обработки данных, необходимых для анализа данных и машинного обучения.
В рамках науки о данных (Data Science) кроме теоретических сведений слушатели познакомятся с библиотеками NumPy, SciPy, Pandas. Рассматривается большое количество примеров работы с библиотеками.
Курс содержит практические задания по организации данных на основе Hadoop, обработке данных с помощью популярной и наиболее продвинутой библиотеки pandas, работе с научными данными с пакетом scikit-learn, построению графиков с помощью Matplotlib.
Слушатели познакомятся и освоят на практике инструменты для создания окружения Python, такие как Anaconda и Jupyter Notebook.
Курс содержит основы теории машинного обучения с изучением фреймворка TensorFlow. Слушатели самостоятельно попробуют создать прототип приложения для машинного обучения
Цели обучения
Требования
- Начальные знания Python, понимание алгоритмов.
- Уверенная работа с офисными приложениями.
Целевая аудитория
- Специалисты по анализу данных, ранее работавших с программами электронных таблиц (например, Microsoft Excel, Google Sheets и Apple Numbers) и/или альтернативными инструментами анализа данных.
- Разработчики Python, интересующиеся анализом данных.
Документы об окончании
Удостоверение о повышении квалификации
Программа обучения
Введение в Big Data
Теоретические основы Big Data
Проблемы работы с большими данными
Инструменты для работы с большими данными
Рабочее пространство
Библиотеки Data Science
Использование Big Data в бизнес-анализе
Алгоритмы машинного обучения
Расписание занятий
| Дата | Статус | Формат | Место проведения | Стоимость |
|---|---|---|---|---|
| 04.05.2026 | Очный
Очное обучение с применением дистанционных образовательных технологий: Обучение в аудитории Учебного центра или обучение в онлайн классе. Вы можете подключиться к занятиям из любой точки мира по сети Интернет. Вы присутствуете на вебинаре, работаете с удаленными/виртуальными лабораториями и консультируетесь с преподавателем в режиме он-лайн. | Виртуальный класс | 55000 ₽ |
