Пройдите обучение в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации и станьте востребованным специалистом в области машинного обучения и анализа больших данных!
Вы научитесь успешно применять языки программирования SQL и Python, а также применять конкретные подходы для работы с клиентской аналитикой с помощью BI платформ
256
часов
ДИПЛОМ
о профессиональной переподготовке
Получите
Навыки и компетенции
Сбор, анализ и обработка данных
Локальные хранилища данных
Анализ внутренних процессов организации с помощью Google таблиц и Data Studio
Применение различных платформ машинного обучения
Инструменты языка SQL
Применение искусственного интеллекта
Инструменты языка Python
Обработка больших данных
Современные технологии Big Data
Введение в бизнес-аналитику. Python для анализа данных
36 ак. ч.
1 модуль
Машинное обучение на Python
62 ак. ч.
2 модуль
Современные хранилища данных, аналитика больших данных и машинное обучение SQL
54 ак. ч.
3 модуль
Платформы науки о данных и машинного обучения
36 ак. ч.
4 модуль
Технологии формирования многомерной интерактивной отчетности
64 ак. ч.
5 модуль
Учебныйплан
Создание Google-таблицы
Cоздание отчетов в Google Data Studio
Применение pandas для анализа и обработки данных для пользователей Excel
Применение Python для анализа данных
Библиотеки визуализации данных Matplotlib, Seaborn, Altair, Plotly Express.
Машинное обучение для решения задач Data Mining
Градиентный метод в машинном обучении
Алгоритмы построения деревьев решений
Фреймворки машинного обучения
Введение в нейронные сети
Автоматическое машинное обучение
Экосистема Hadoop, технология Spark
Облачные технологии обработки больших данных
Корпоративные хранилища данных Google BigQuery, Snowflak
Применение SQL для аналитики больших данных
Доступ к облачному сервису BigQuery из инструментов исследования данных Kaggle Notebooks, Colab Notebooks
Машинное обучение в облачном сервисе BigQuery
Обработка больших данных и машинное обучение в платформе Databricks Lakehouse
Применение платформ H2O.ai, RapidMiner, Knime Analytics Platform, Trifacta для сбора и анализа больших данных
Объединение мощи Apache Hadoop и Apache Spark с аналитическими платформами Data Science
Машинное и глубокое обучение с использование графического интерфейса платформ на больших данных, размещенных в облачных хранилищах данных
Аналитические технологии Loginom
Визуализация данных с помощью Yandex DataLens аналитические технологии Tableau, Power BI
Клиентская и маркетинговая аналитика больших данных в платформах Tableau, Power BI
Интеграция технологий визуальной аналитики и машинного обучения для анализа больших данных
к. т. н, доцент Департамента Бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, эксперт в сфере анализа больших данных
Институт развития профессиональных компетенций и квалификаций
Наши слушатели — это сотрудники государственных учреждений и фондов, кредитных и финансовых организаций, предприятий, страховых компаний, некоммерческих организаций, а также студенты старших курсов финансового и экономического профиля.
ИРПКиК
Повышение квалификации
Профессиональная переподготовка
Международная сертификация
Семинары
Тренинги
Корпоративное обучение
Центр профессионального образования
Центр современных технологий в образовании
Центр перспективных проектов
Разработка профессиональных стандартов, систем сертификаций и аттестаций специалистов;
Внедрение современных образовательных технологий обучения (посредством вебинаров);
Оказание консалтинговых услуг;
Подготовка аналитических обзоров, экспертных заключений для федеральных органов власти;
Проведение научных и просветительских мероприятий;