Data Science, нейронные сети, искусственный интеллект. Алгоритмы машинного обучения на языке Python

направление:
Даты проведения курса
Array
(
)

На сегодняшний день развитие искусственного интеллекта - Artificial intelligence (AI) является одним из важнейших направлений не только в Российской, но и мировой экономике, к которому приковано внимание правительств ведущих государств.

Каждый год количество цифровых данных возрастает в несколько сотен раз. Каждую секунду мы создаем данные. Мы общаемся в мессенджерах, оплачиваем покупки, фотографируем, пользуемся навигаторами. Вся генерируемая в этих процессах информация накапливается, сохраняется и используется. Системы искусственного интеллекта отслеживают ваши запросы, чтобы предложить вам товар или услугу. Вся эта информация становится востребованной, если ее удается расшифровать, обработать и интерпретировать.

В основе Data Science (наука о данных) лежит работа с большими данными (Big Data). Big Data - это действительно огромные массивы неструктурированной информации, для работы с которыми используются методы машинного обучения и математическая статистика. Основное отличие методов науки о данных от классических методов бизнес-аналитики - это поиск связей и закономерностей в массивах информации, для разработки моделей нейронных сетей, предсказывающих результат.

Нейронные сети меняют мир. Они применяются в медицине для обнаружения опухолей, в спорте и трейдинге для выявления закономерностей в данных, для управления автономными системами (Self Driving Cars), для генерации 3D контента. Некоторые задачи не-возможно было решить без нейронных сетей. Врачам становится проще работать, генерация изображений снизит нагрузку на 2D художников и 3D модельеров, аналитики получают больше времени на принятие решений, а не на поиск взаимозависимостей.

Задача исследователя данных (Data Scientist): быстро и точно проводить первичный анализ данных, а также применять алгоритмы машинного обучения для решения прикладных задач с помощью библиотек на языке программирования Python: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib, etc, строить модели нейронных сетей, которые позволяют выявлять скрытые взаимосвязи в огромных массивах информации. Data Scientist помогает создавать продукты и решения, повышающие эффективность бизнес-решений, социальных взаимодействий, научных исследований и производственных процессов на основе выявленных неявных закономерностей.

Данная программа обучения позволяет обеспечить получение компетенций, необходимой для профессиональной деятельности Data Scientist, который, благодаря полученным знаниям и навыкам работы с большими данными, сможет выявить скрытые зависимости и тренды в потоке информации и обеспечить успешное решение задач во всех отраслях науки и техники.

Программа дополнительного профессионального образования разработана на основе профессионального стандарта «Бизнес-аналитик», утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 25.09.2018 № 592н; и профессионального стандарта "Специалист по большим данным", утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 июля 2020 года N 405н., а также на основе анализа требований рынка труда и обобщения зарубежного опыта.

Курс не требует специальных начальных навыков, доступен тем, кто является пользователем ПК, имеет навык работы с операционной системой Windows, владеет пакетом офисных программ, умеет искать информацию в сети Internet. Навыки программирования желательны, но необязательны. Курс носит практикоориентированный характер. В качестве упражнений пользователи будут обрабатывать наборы данных при помощи инструментов: алгоритмов и библиотек языка программирования Python, а также облачного инструмента Google Colaboratory. Для работы с курсом требуется компьютер с выходом в интернет.

Для выполнения упражнений не потребуется установка программных средств на свой компьютер, все рекомендуемые в курсе инструменты доступны удаленно. Программа обучения построена по модульному принципу, включает вопросы, раскрывающие содержание науки о данных и методах машинного обучения нейронных сетей.

По окончании обучения слушателям выдается Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца с присвоением квалификации «Специалист по большим данным», удостоверяющей право на ведение деятельности в сфере «Создание и применение технологий больших данных».

Цель курса:

Формирование у слушателей профессиональных компетенций, необходимых для выполнения профессиональной деятельности в области создания информационных технологий нового поколения, обеспечивающих экономически эффективное извлечение полезной информации из больших объемов разнообразных данных путем высокой скорости их сбора, обработки и анализа, и применение этих технологий в информационно-аналитической деятельности, в системах управления и принятия решений, а также для разработки на их основе новых продуктов и услуг.