наверх

Инженерия данных и Data mining

5 сентября 2024 - 31 января 2025 г.
Старт через 118 дней
204 дня
До конца записи
  • Русский

    язык курса

  • от 10 до 16 недель

    длительность курса

  • от 4 до 7 часов в неделю

    понадобится для освоения

  • 2 зачётных единицы

    для зачета в своем вузе

О курсе

Курс посвящен усвоению основ инженерии данных и использованию Data mining, а также обзору основного программного обеспечения по обработке и хранению данных.

Целью курса является получение слушателями компетенций, необходимых для профессиональной деятельности инженера данных для разработки и применения технологических решений в области искусственного интеллекта и в смежных областях.

Формат

Стоимость доступа к материалам курса за исключением ознакомительной части (включая тестовые материалы и возможность пройти экзамен с прокторингом и получить сертификат) составляет 3600 рублей. Для этого нужно пройти текущее тестирование не меньше чем на 60% и итоговый тест не меньше чем на 60%.

Рекомендуемая литература по курсу:

  1. Мусаев, А.А. Интеллектуальный анализ данных: учебное пособие. А.А.Мусаев – СПб.: СПбГТИ(ТУ), 2018. – 56 с.
  2. Аверченков В.И. Эволюционное моделирование и его применение: монография / В.И. Аверченков, П.В. Казаков. 2-е изд., стереотип. — М.: ФЛИНТА. — 2011. — 200с.
  3. Курейчик В. Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы. / В. Курейчик, Л. Гладков, В. Курейчик. — Lambert Academic Publishing. — 2011. — 260с.
  4. Карпов В.Э. Методологические проблемы эволюционных вычислений // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2012. — №4. — C.95-102.
  5. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. / М.: Горячая линия–Телеком. — 2010. — 520с.
  6. Илюшечкин, В. М.  Основы использования и проектирования баз данных : учебник для вузов / В. М. Илюшечкин. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 213 с.

Программа курса

Модуль 1. Введение

Урок 1. Инженерия данных

Урок 2. Технологии Data Science и Big Data

Урок 3. Data mining

Урок 4. Визуализация данных

Модуль 2. Базы данных

Урок 1. Коллективная работа GIT, CI/CD

Урок 2. Реляционные базы данных

Урок 3. Язык структурированных запросов SQL

Модуль 3. Обработка данных

Урок 1. Обработка данных SPARK

Урок 2. Хранилища данных

Урок 3. Озера данных

Урок 4. Витрины, дашборды и графики

Модуль 4. Применение искусственного интеллекта

Урок 1. Искусственный интеллект 

Урок 2. Работа с изображениями в ИИ

Результаты обучения

В результате обучения по курсу слушатель будет 

Знать:

  • Cуть и назначение инженерии данных, как области в информационных технологиях.
  • Cуть технологии Data Mining, классификацию решаемых задач, где и как используется Big Data.
  • Cредства для обработки, хранения и аналитики данных.

Уметь:

  • Работать с системой контроля версий разрабатываемого программного обеспечения.
  • Верифицировать структуру баз данных информационных систем в соответствии с требованиями.

Владеть:

  • Приемами визуализации данных

Направления подготовки

Знания

Знать суть и назначение инженерии данных, как области в информационных технологиях.

Знать суть технологии Data Mining, классификацию решаемых задач, где и как используется Big Data.

Знать средства для обработки, хранения и аналитики данных.

Умения

Уметь работать с системой контроля версий разрабатываемого программного обеспечения.

Уметь верифицировать структуру баз данных информационных систем в соответствии с требованиями.

Навыки

Владеть приемами визуализации данных

Матвеев Вячеслав Евгеньевич


Должность: старший преподаватель НТИ НИЯУ МИФИ

Кузин-Куликов Сергей Николаевич


Должность: старший преподаватель НТИ НИЯУ МИФИ

Похожие курсы