Инженерия данных и Data mining

Стоимость полного доступа к материалам курса — 7000 ₽ (включая НДС 22%). Оплата — единоразово, 100% предоплата. Доступ открывается сразу после оплаты. 

У курса есть бесплатная ознакомительная часть: нажмите на кнопку “Записаться”, этот курс появится у вас в разделе “Мои курсы”, и вы сможете посмотреть бесплатные общедоступные видеолекции, после чего принять решение: покупать курс или нет.

Что вы получите после оплаты:

• Доступ ко всем материалам курса (видеолекции + тесты).
• Возможность пройти итоговый тест с процедурой идентификацией личности (прокторинг).
• Возможность получить электронный сертификат, если наберете 60% баллов за тесты к разделам и итоговый тест. ВАЖНО: сертификат не является документом государственного образца!
• Если вы хотите пройти курс как программу повышения квалификации с выдачей удостоверения гос. образца - напишите на openedu@mephi.ru

Как оплатить и получить доступ ко всем материалам:

• Зарегистрируйтесь на портале openedu.ru.
• Запишитесь на курс (кнопка "Записаться" справа).
• Курс появится в разделе “Мои курсы”, вы сможете посмотреть бесплатную часть.
• Оплатите курс в разделе "Мои курсы".
• Сразу после оплаты вам откроется доступ ко всем материалам.
• Изучайте материалы в удобное время, без дедлайнов и дополнительных проверок.

Хотите официальное удостоверение?

Вы можете пройти повышение квалификации по этому курсу в онлайн-формате. В отличие от сертификата, удостоверение о повышении квалификации — это официальный документ государственного образца (72 часа, ФИС ФРДО).

Записаться на программу повышения квалификации можно по ссылке.

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.

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

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.

Уметь работать с системой контроля версий разрабатываемого программного обеспечения.

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

Владеть приемами визуализации данных

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