Официальный курс по анализу данных и машинному обучению. Научитесь обрабатывать и визуализировать данные за 2 недели: от методологий CRISP-DM и KDD до работы в RapidMiner и факторного анализа. Удостоверение НИЯУ МИФИ.
ХОТИТЕ ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ 20%? НАПИШИТЕ НАМ НА openedu@mephi.ru !
Летняя акция. Действует ТОЛЬКО до 31 августа.
Стоимость обучения — 22 000 ₽. НДС не облагается. Оплата — единоразово, 100% предоплата.
Что вы получите
Как начать учиться
Что происходит после подачи заявки
Курс «Анализ данных и машинное обучение. Часть 1: введение, подготовка и визуализация данных» — это официальная программа повышения квалификации НИЯУ МИФИ объёмом 72 академических часа. В ходе обучения слушатели осваивают современные методы работы с данными: от постановки задач анализа и стандартов CRISP-DM, KDD, SEMMA до очистки, обогащения, сокращения размерности и визуализации данных с использованием инструментальной среды RapidMiner.
Повышение квалификации, а не «второе высшее». Вам не нужно писать диплом и тратить полгода. Всего 72 академических часа — и вы получаете официальное удостоверение НИЯУ МИФИ. Быстро, конкретно, с фокусом на практику.
Почему удостоверение от МИФИ имеет значение? НИЯУ МИФИ — это ведущий технический университет с мировым именем. Входит в топ-3 технических вузов России, а его выпускники ценятся работодателями из госкорпораций и высокотехнологичных отраслей. Документы о повышении квалификации, выданные университетом, признаются в сфере IT, инженерии и государственном секторе. Удостоверение вносится в реестр ФИС ФРДО.
Сколько времени займёт обучение? Программа включает 72 академических часа. Обучение проходит онлайн, в удобном для слушателя темпе. Как правило, освоение курса занимает от двух до трёх недель. Доступ к материалам сохраняется на весь период сессии.
Кому подойдёт этот курс? Курс ориентирован на экономистов-математиков, аналитиков, специалистов по обработке данных, а также на магистров и студентов старших курсов, желающих освоить современные методы интеллектуального анализа данных. Он будет полезен всем, кто работает с большими массивами социально-экономической информации и хочет научиться извлекать из данных инсайты для принятия управленческих и бизнес-решений.
Кто вас учит? Курс разработан преподавателями НИЯУ МИФИ — ведущими специалистами в области анализа данных, машинного обучения и математического моделирования экономических процессов. Авторы программы имеют многолетний опыт преподавания и реализации проектов по обработке и визуализации больших данных в различных отраслях.
Инструменты и технологии, которые вы освоите:
Как устроено обучение:
Все материалы становятся доступны сразу после оплаты. Учитесь в удобное время, без жёсткого графика.
Корпоративным клиентам: Для юридических лиц возможно корпоративное обучение по счёту-оферте. Запрос отправляйте на openedu@mephi.ru с указанием ФИО, должности и организации.
Модуль 1. Задачи и методологии анализа данных
Урок 1. Введение в задачи анализа данных. Описание стандартов CRISP-DM, KDD, SEMMA. Основные понятия и методы анализа данных.
Урок 2. Среда интеллектуального анализа данных RapidMiner.
Модуль 2. Подготовка данных
Урок 3. Очистка, и обогащение данных.
Урок 4. Метод главных компонент. Матрица нагрузок и матрица счетов. График собственных значений. Критерий Кайзера. Вращение методом Варимакс. Интерпретация результатов факторного анализа.
Модуль 3. Визуализация данных
Урок 5. Визуализация данных. Понятие и основные задачи визуализации.
Урок 6. Подходы к визуализации: геометрический, древовидный.
После курса вы сможете (вот что попадёт в ваше резюме):
Для возврата средств направьте письменное требование на openedu@mephi.ru. Возврат осуществляется в течение 15 рабочих дней.
Как получить удостоверение?
Успешно завершить программу (набрать 60+ баллов из 100 по всем тестам). Документ высылаем на почту в электронном виде. Оригинал — по запросу.
Как быстро я получу удостоверение?
Электронное удостоверение высылаем в течение 30 рабочих дней после успешной проверки прокторинга. Оригинал на бумаге — по вашему запросу; отправим почтой в течение 15 рабочих дней.
Что будет, если я пройду курс очень быстро?
Даже если вы успешно завершите программу за 3–4 дня, доступ к материалам сохранится на весь установленный срок сессии (минимум на 14 дней).
Что такое прокторинг?
Это система видеонаблюдения во время итогового теста. Вы выбираете удобное время, сотрудники МИФИ проверят запись. Это гарантирует, что удостоверение получите именно вы.
Можно ли пересдать тесты?
Да, каждый тест (как промежуточный, так и итоговый) можно пройти 2 раза.
Какие технические требования?
Компьютер с доступом в интернет (от 1 Мбит/с), веб-камера для прокторинга, современный браузер.
Остались вопросы? Напишите нам: openedu@mephi.ru
Обучение ведётся на русском языке. Программа реализуется с применением исключительно электронного обучения и дистанционных образовательных технологий. Все услуги предоставляются в соответствии с публичной офертой.
Ключевые слова: анализ данных, машинное обучение, CRISP-DM, KDD, SEMMA, RapidMiner, очистка данных, метод главных компонент, факторный анализ, визуализация данных, сокращение размерности, социально-экономические данные, повышение квалификации.
Информация для сертификата (Знать/Уметь/Владеть):
Знать: основные стандарты и методологии анализа и обработки социально-экономических данных; основные методы описания и визуализации структуры социально-экономических данных; основные методы сокращения размерности многомерных задач; основные методы поиска закономерностей в массивах социально-экономических данных; основные методы анализа качественных и текстовых данных.
Уметь: описывать и визуализировать исходные социально-экономические данные; проводить обработку исходных социально-экономических данных; искать закономерности в исходных социально-экономических данных; создавать прогнозы на основании исходных социально-экономических данных.
Владеть: методами описания и визуализации социально-экономических данных; методами анализа и обработки социально-экономических данных; методами анализа качественных и текстовых данных; инструментальными средствами анализа и обработки социально-экономических данных.
