Профессиональная переподготовка на аналитика данных по всей России
Учебный план
N п/п | Наименование дисциплины | Всего часов | Формы контроля |
1 | Google-таблицы. Сводные таблицы Excel | 16 | Зачет |
2 | Бустинг. AdaBoost и градиентный бустинг над решающими деревьями | 24 | Зачет |
3 | Кластерный анализ, алгоритм k-means | 24 | Зачет |
4 | Нейронные сети, глубокие нейронные сети | 32 | Зачет |
5 | Анализ временных рядов | 32 | Зачет |
6 | Автоматическое машинное обучение (AutoML) | 24 | Зачет |
7 | Современные хранилища данных, аналитика больших данных и машинное обучение на SQL | 24 | Зачет |
8 | Технологии формирования многомерной интерактивной отчетности | 24 | Зачет |
9 | Библиотеки визуализации данных Matplotlib, Seaborn, Altair | 24 | Зачет |
10 | Градиентный метод в машинном обучении | 24 | Зачет |
Итоговая аттестация | 8 | Экзамен | |
Итого | 256 |
Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных (Data Scientist)» разработана для тех, кто хочет освоить современные методы анализа данных и получить диплом установленного образца. Курс сочетает теоретические основы и практические навыки, необходимые для эффективной работы с большими массивами информации, построения моделей машинного обучения и подготовки аналитических отчетов.
Обучение направлено на формирование ключевых компетенций в области Data Science. В рамках программы рассматриваются инструменты анализа данных, принципы статистического моделирования, алгоритмы прогнозирования и технологии визуализации данных. Особое внимание уделено практическому применению знаний с использованием современных библиотек и платформ.
Лицензия на образовательную деятельность



В завершении обучения вам выдадут
Преимущества АПОК
6 шагов, чтобы пройти обучение
- По номеру телефона 8 (800) 350-05-45
- По e-mail zayavki@apokdpo.ru
- Через форму обратной связи
- В онлайн-чате на сайте

Обучиться можно выгодно

