(495) 925-0049, ITShop интернет-магазин 229-0436, Учебный Центр 925-0049
  Главная страница Карта сайта Контакты
Поиск
Вход
Регистрация
Рассылки сайта
 
 
 
 

Курс "Подготовка данных для Data Mining на Python"

Код: DPREP
Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных

Продолжительность - 4 дня

Расписание:
16 января 2023 года (Москва)        
24 апреля 2023 года (Москва)        

Стоимость:  60 000 руб.  

Практический курс для статистиков, начинающих Data Scientist’ов, архитекторов Data Lake, аналитиков и инженеров данных по подготовке Big Data к машинному обучению, моделированию и интеллектуальному анализу на примере использования Apache Spark и Python.

Аудитория:

Наши практические курсы по подготовке данных к Data Mining ориентированы на статистиков, исследователей, начинающих Data Scientist’ов, специалистов по машинному обучению, архитекторов Data Lake, аналитиков и инженеров данных, которые отвечают за сбор, подготовку и очистку Big Data. Курс позволит вам получить "продвинутые" знания и прикладные навыки подготовки"сырых" датасетов для получения качественных результатов ML-моделирования и интеллектуального анализа данных.

Также курс "Подготовка данных для Data Mining на Python" будет полезен специалистам по работе с большими данными, разработчикам и руководителям, которые хотят понять подходы к подготовке данных для решения бизнес-задач с помощью Machine Learning и получить практические навыки в этой области.

Если вы хотите разобраться с основами Data Mining и научиться самостоятельно формировать датасеты для машинного обучения, а также освоить инструменты Apache Spark и Python для статистической обработки больших данных, вам необходим этот курс подготовка данных для Data Mining.

Предварительный уровень подготовки:

  • опыт программирования на языке Python;
  • знание основ математического анализа и математической статистики;
  • Данный курс является введением в подготовку данных для машинного обучения (Machine Learning) и интеллектуального анализа (Data Mining).

В курсе описаны основные особенности в данных, с которыми приходится сталкиваться при их подготовке для решения бизнес-задач с помощью алгоритмов машинного обучения. Также курс включает изучение углубленных возможностей работы с "сырыми" данными, чтобы обеспечить высокое качество результатов ML-моделирования и интеллектуального анализа данных.

Вы познакомитесь с расширенными библиотеками языка Python и PySpark: их возможностями и ограничениями для решения таких задач по подготовке данных к Machine Learning и Data Mining, как как первичный анализ, корректировка особенностей, получение описательных статистик и визуализация, формирование дополнительного признакового пространства и выявление наиболее значимых признаков.

Самостоятельно выполненный итоговый проект по полному циклу подготовки данных поможет вам закрепить приобретенные знания и навыки, а также глубже погрузиться в практику науки о данных (Data Science).

Программа курса

1. Продвинутые возможности библиотек языка Python для обработки и визуализации данных

Цель: познакомить участников с продвинутыми возможностями основных библиотек языка Python для обработки и визуализации данных и сформировать необходимые навыки по работе с данными в рассматриваемых библиотеках

Теоретическая часть:

  • изучение возможностей библиотек языка Python для обработки (Pandas, NumPy, SciPy, Sklearn) и визуализации (matplotlib, seaborn) данных.
  • обзор основных приемов по работе с данными:
    • первичный анализ данных
    • получение описательных статистик
    • изменение типа данных
    • построение сводных таблиц
    • визуализация статистических характеристик данных (гистограммы, графики плотностей распределений, тепловые карты, «ящики с усами» и «виолончели»)

Практическая часть: решение практических задач обработки и визуализации данных на примере табличных данных.

2. Библиотеки Python в корректировании типичных особенностей в данных

Цель: познакомить участников с основными особенностями в данных, с которыми приходится сталкиваться в реальных задачах, и научить успешно их корректировать с использованием библиотек языка Python. Продемонстрировать применение указанных подходов в случае промышленного варианта подготовки данных на примере использования Apache Spark (PySpark).

Теоретическая часть:

  • обзор типичных особенностей в данных и подходов к их корректировке:
    • отсутствующие значения
    • выбросы
    • дубликаты
  • подготовка данных для использования в алгоритмах машинного обучения:
    • нормализация числовых данных
    • преобразование категориальных значений
    • работа с текстовыми данными

Практическая часть: подготовка «сырых» данных для использования в алгоритме машинного обучения с подробным анализом влияния каждой особенности датасета на конечный результат работы алгоритма

3. Подходы к построению дополнительного признакового пространства на основе исходных данных

Цель: познакомить участников с основными подходами получения дополнительных и наиболее значимых характеристик из исходных данных. Продемонстрировать влияние дополнительных признаков на улучшение метрик качества работы алгоритмов машинного обучения с использованием библиотеки Sklearn

Теоретическая часть:

  • обзор подходов формирования дополнительного признакового пространства и выбора наиболее значимых характеристик
    • увеличение размерности исходного признакового пространства
      • постановка задачи в случае обучения с учителем – с использованием целевой переменной
      • постановка задачи в случае обучения без учителя
    • уменьшение размерности исходного признакового пространства
  • подробный анализ задачи увеличения размерности исходного признакового пространства в случае обучения с учителем:
    • статистические методы фильтрации признаков в задачах классификации и регрессии
    • методы машинного обучения как инструменты для получения наиболее значимых признаков в данных

Практическая часть: решение прикладной задачи построения дополнительного признакового пространства и получения наиболее значимых признаков с подробным анализом влияния рассмотренных теоретических подходов на конечный результат работы алгоритмов машинного обучения

4. Проектная работа

Цель: закрепить полученные слушателями курса знания по подготовке данных.

Теоретическая часть: краткий обзор пройденного материала со ссылками на рабочие блокноты, в которых решалась та или иная задача подготовки данных.

Практическая часть: самостоятельное решение задачи подготовки датасета для машинного обучения с использованием собственной базы данных или на лабораторном наборе от организаторов курса. Итоговый разбор работ слушателей курса.

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения


В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.

Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.

В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.

Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!

В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.

Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.

  • Нужна помощь в поиске курса?
    Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
  • Поговорите со своим личным тренинг-менеджером!
    Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru


 Распечатать »
 Правила публикации »
   
 Рекомендовать »  
 

Магазин программного обеспечения   WWW.ITSHOP.RU
VMware Horizon 7 Standard : 10 Pack (CCU)
GFI FaxMaker и 1 год поддержки (10-49 лицензий)
Купить CommView for WiFi 1 лицензия
DevExpress / ASP.NET Subscription
Quest Software. TOAD for Oracle Edition
 
Другие предложения...
 
Курсы обучения   WWW.ITSHOP.RU
 
Другие предложения...
 
Магазин сертификационных экзаменов   WWW.ITSHOP.RU
 
Другие предложения...
 
3D Принтеры | 3D Печать   WWW.ITSHOP.RU
 
Другие предложения...
 
Поиск курсов
 
 
Интересные факты

Учебный центр "Интерфейс" - в десятке ведущих учебных центров России в сфере IT.

  • У нас преподают такие известные эксперты, как Пржиялковский В.В., Леоненков А.В., Новичков А.Н., Зайцев А.Л., Зайцев Р.А., Большаков О.Н., Мирончик И.Я., Саксонов А.А., Пригодина Н.Ю.
  • Учебный центр "Интерфейс" проводит авторизованные курсы по продуктам компаний Microsoft, ERwin, Embarcadero (CodeGear), Postgres Professional
  • Подтвердить полученные знания можно, сдав сертификационные экзамены. Учебный центр "Интерфейс" является авторизованным центром тестирования Pearson VUE
  • Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
  • Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса.
  • Где Вам удобнее учиться? В Москве? Санкт-Петербурге? Подмосковье? В вашем собственном офисе? Позвоните нам по тел.:+7 (495) 925-0049 и мы обсудим удобный для Вас вариант обучения.

Горячая линия:
+ 7 (495) 925-0049
mail@interface.ru
Отправить быстрое сообщение

Новости по теме
 
Рассылки Subscribe.ru
Информационные технологии: CASE, RAD, ERP, OLAP
Новости ITShop.ru - ПО, книги, документация, курсы обучения
Обучение для IT-профессионалов
Обучение и сертификация Microsoft
IT сертификация
 
Статьи по теме
 
Новинки каталога Download
 
Исходники
 
Документация
 
Обсуждения в форумах
Заработок в сети интернет (23)
Зайди сюда - http://www.netbusin.boom.ru и узнай подробности.
 
Поиск рабочих зеркал МарафонБет (4)
На сегодняшний день, просторы интернета позволяют нам легко найти зеркало на Марафон для входа в...
 
Выбор лучшего онлайн казино (14)
Очень важным критерием для составления рейтинга являются честные отзывы клиентов о казино. Люди...
 
Нормальные казино в 2021 году (22)
После долгих поисков все таки смог найти хорошие игровухи, хотя и ушла куча времени, пока я...
 
Онлайн казино ПокерДом (1)
Поспешите начинать зарабатывать играя в онлайн казино ПокерДом...
 
 
 



    
rambler's top100 Rambler's Top100