Искусственный интеллект
и основы аналитики данных
и основы аналитики данных
БЕСПЛАТНО
Стоимость
4 апреля
Старт обучения
4 месяца
Длительность
онлайн
Формат
Грантовая поддержка от правительства РФ
Университет Иннополис с 2021 года реализует грант правительства РФ на создание Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта. В рамках деятельности Центра разработан онлайн-курс «Искусственный интеллект и основы аналитики данных».
Чему вы научитесь
1
Проводить анализ данных
2
Использовать Python, Jupyter
3
Использовать методы машинного обучения в обработке данных
4
Работать с базами данных
5
Визуализировать обработанные данные
Кому подойдет курс
Курс разработан специально для тех, кто хочет с нуля освоить основы машинного обучения и возможности Python для анализа данных. Обучение проводится на грантовой основе для студентов не ИТ-специальностей.
Набор проводится среди студентов
не ИТ-специальностей:
— бакалавры высших учебных заведений РФ с оконченным средним профессиональным образованием;
— магистры высших учебных заведений РФ;
— студенты последних курсов 2021/22 учебного года.
Набор проводится среди студентов
не ИТ-специальностей:
— бакалавры высших учебных заведений РФ с оконченным средним профессиональным образованием;
— магистры высших учебных заведений РФ;
— студенты последних курсов 2021/22 учебного года.
Программа курса
Модуль 1 «Основные этапы и направления исследований в области систем искусственного интеллекта»
1.1 Искусственный интеллект и новые технологии
1.2 Современный искусственный интеллект
1.3 Внедрение систем машинного обучения в «отрасли»
1.2 Современный искусственный интеллект
1.3 Внедрение систем машинного обучения в «отрасли»
Модуль 2 «Основы машинного обучения»
2.1 Базовые инструменты аналитики
2.2 SQL и получение данных
2.2 SQL и получение данных
Модуль 3 «Основы Python для анализа и обработки данных»
3.1 Введение в Python
3.2 Python для анализа данных
3.3 Подключение среды разработки к реляционным базам данных
3.2 Python для анализа данных
3.3 Подключение среды разработки к реляционным базам данных
Модуль 4 «Обучение, основанное на данных»
4.1 Работа с массивами данных
4.2 Статистика в Python
4.3 Большие данные
4.2 Статистика в Python
4.3 Большие данные
Преподаватель курса
Герард Костин
Сhief Data Scientist CMVentures Fund
- работал Data Science Expert в подразделении инноваций Swarovski, возглавлял в разное время аналитическое подразделение в МТС, Data Science и Data Engineering в Рестрим;
- выступал независимым консультантом по Data Science в проектах Вымпелкома, Ростелекома, X5 Retail Group;
- более 3 лет преподает deep learning, математику, статистику;
- автор курса по выведению нейронных сетей в продакшн.
Оставить заявку на бесплатное обучение
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Регистрация
Этот веб-сайт использует файлы cookie. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
OK
