Старт обучения:
01.06.2023
ДО 100% стоимости
оплатит государство
Формат обучения:
Онлайн
Получите профессию
в рамках Федерального проекта
«Аналитик данных в искусственном интеллекте»
«Искусственный интеллект 2023»
до 100% компенсирует государство
Записаться через Госуслуги
Государство оплатит до 100% стоимости этого курса
Кто такой аналитик данных в ИИ?
Это специалист, который занимается анализом и обработкой больших объемов данных, используя методы и технологии искусственного интеллекта.
Он разрабатывает алгоритмы и модели машинного обучения, которые позволяют автоматически находить закономерности и тренды в данных, предсказывать будущие события и принимать решения на основе полученных результатов. Данный специалист обладает знаниями и навыками в области статистики, математического моделирования, программирования и машинного обучения, а также умеет работать с большими объемами данных и использовать специальные инструменты и технологии для их обработки.
Жители всех регионов Российской Федерации
Граждане, получающие или имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование
Специалисты любой сферы даже без опыта в области ИИ
Кто сможет обучаться на курсах в рамках программы?
Знания, умения и навыки, которые вы освоите в процессе обучения:
Программирование на языке Python на продвинутом уровне
Работа с различными методами анализа данных
Подготовка к работе в индустрии и знакомство с основными трендами сферы
Коммуникация и взаимодействие с различными специалистами и командой
Применение в работе методов машинного обучения
Использование основных принципов работы с данными
Программа курса
Это язык программирования, который широко используется для создания различных приложений, веб-сайтов, игр и многого другого. Python также является одним из наиболее популярных языков программирования для анализа данных и машинного обучения. В рамках дисциплины вы освоите его простой и понятный синтаксис, доступный для начинающих разработчиков.
Python
01
Это набор математических методов и техник, используемых для обработки и анализа данных. В рамках дисциплины вы освоите статистику, теорию вероятности, линейную алгебру и дифференциальные уравнения. Владение этими концепциями поможет вам лучше понимать и анализировать данные и может пригодиться в различных областях, включая науку о данных, машинное обучение и бизнес-анализ.
Это область, связанная с разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и принимать решения на основе этого обучения. Дисциплина включает в себя изучение методов машинного обучения, таких как нейронные сети, решающие деревья и метод опорных векторов.
Эта дисциплина познакомит вас с различными библиотеками Python для работы с данными, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как использовать эти библиотеки для обработки и анализа данных, визуализации данных и машинного обучения.
Эта дисциплина познакомит вас с основами работы с программой Microsoft Excel. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как создавать и форматировать таблицы, работать с формулами и функциями, а также использовать различные инструменты Excel для анализа данных.
Эта дисциплина познакомит вас с принципами гибких методологий в управлении проектом и продуктом. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как использовать гибкие методологии для управления проектами и продуктами, а также о принципах Agile-разработки и Scrum.
В рамках дисциплины вы познакомитесь с основами машинного обучения, изучите различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, а также узнаете о том, как использовать эти алгоритмы для решения задач классификации и регрессии.
Математика для анализа данных
Искусственный интеллект и машинное обучение
Библиотеки Python
Основы Excel
Гибкие методологии в управлении проектом и продуктом
Основы машинного обучения
02
03
04
05
06
07
Марк Янковский
Артур Сапрыкин
Сергей Артамонов
Дмитрий Курдюмов
Николай Мациевский
Основатель образовательной платформы RocketClass
Разработчик в области машинного обучения, исследователь ИИ, автор и преподаватель курсов по машинному обучению
Исследователь в области машинного обучения в институте науки и технологий «Сколково»
CEO Smart Units
Генеральный директор WeboGroup
Дисциплина: Python
Дисциплина: Математика для анализа данных
Дисциплина: Библиотеки Python
Дисциплина: Проектный менеджмент
Дисциплина: Основы машинного обучения
Авторы курса
Авторы курса
Марк Янковский
Основатель образовательной платформы RocketClass
Дисциплина: Python
Артур Сапрыкин
Разработчик в области машинного обучения, исследователь ИИ, автор и преподаватель курсов по машинному обучению
Дисциплина: Математика для анализа данных
Сергей Артамонов
Исследователь в области машинного обучения в институте науки и технологий «Сколково»
Дисциплина: Библиотеки Python
Дмитрий Курдюмов
CEO Smart Units
Дисциплина: Проектный менеджмент
Николай Мациевский
Генеральный директор WeboGroup
Дисциплина: Основы машинного обучения
Как проходит обучение
Знакомитесь с материалом
Получаете обратную связь от тьюторов
Делаете домашние задания
Защищаете диплом
Просматриваете видеоролики по темам программы обучения на онлайн-платформе и получаете знания
Ваши задания проходят проверку у наставников, которые сообщат вам результаты и разберут ошибки
После освоения темы применяете полученные знания, выполняя практические задачи, и дополняете свое портфолио
Пишете итоговую выпускную работу и представляете ее перед аттестационной комиссией
Отзывы студентов
Кумовцев Артем
Прошел курс по аналитике данных. Он дает, как мне кажется, базовый набор знаний для аналитика. Теорию изучать было иногда сложновато, но самой интересной для меня была практика и тесты. Состоят они из заданий разных тем. Курс в целом мне понравился, не жалею, что на него пошел. Ищу сейчас вакансии джуниора и планирую пойти еще на какие-нибудь курсы, чтобы совершенствоваться дальше.
Шевченко Евгений
Я много слышал об искусственном интеллекте, эта область сейчас развивается и поддерживается, потому что объемы данных постоянно растут, а значит, будут нужны люди для анализа и обработки этих самых данных. И IT-сфера сейчас перспективна, а у меня уже был небольшой опыт. Поэтому я заинтересовался курсом по анализу данных в ИИ. На курсе научится многому: и код писать, и графики строить, и с библиотеками работать. После теории довольно много практики и самостоятельных проектов. В конце обучения уже довольно уверенно себя чувствовал, когда выполнял даже сложные задания. Расширил не только навыки, но и свой кругозор благодаря большому объему полезной информации. Курс рекомендую однозначно!
Брылова Арина
У меня на момент, когда я начала учиться на курсе, уже был небольшой опыт работы аналитиком, но работала давно. Захотелось вернуться в эту сферу, а связка с искусственным интеллектом показалась перспективной и интересной. Благодаря опыту было проще усвоить материал и понять, что конкретно от тебя требуется на практических заданиях. Курс подойдет и новичку, но думаю, разобраться будет посложнее. Но дается довольно много теории и еще больше практики. Задания разъясняются на примерах. Программа мне показалась объемной, иногда на учебу уходило много времени, так как хотелось подробно разобраться в каждой теме и выполнить задания как можно лучше. Рада, что вернулась в аналитику и поняла, что эта сфера — все-таки мое.
faq
Обучение проходит в дистанционном формате, курс состоит из видеолекций и практических заданий, которые вы можете просматривать и выполнять в удобное для вас время.
Старт обучения:
01.06.2023
до 100% стоимости
оплатит государство
Формат обучения:
Онлайн
Получите профессию
в рамках Федерального проекта
«Аналитик данных в искусственном интеллекте»
«Искусственный интеллект 2023»
до 100% компенсирует государство
Записаться через Госуслуги