Read the Official Description

Хороші рішення завжди грунтуються на даних

Розвивайте свій досвід у галузі інформаційних технологій, використовуючи реальні набори даних та навчаючись у галузевих експертів за програмою Python. Освоїти відповідні інструменти та методи, щоб вирішити реальні бізнес-проблеми і просунути вашу кар'єру сьогодні.

Отримайте реальні результати

Наша кар'єрна команда допомагає вам визначити свої сильні сторони, уточнити свої цілі та з'єднати вас з більш ніж 200 партнерами Nuclio, щоб ваші професійні устремління стали реальністю.

Експертні знання

Вирішуйте проблеми разом із високопродуктивними учнями з різноманітним досвідом у науці, аналізі даних, техніці, математиці тощо. Створюйте значущі зв'язки, зустрічайте потенційних роботодавців та приєднуйтесь до спільноти навчаються протягом усього життя.

Концепції, платформи та методи в курсі.

  • Програмування: R, Python
  • Візуалізація даних: ggplot2, seaborn, matplotlib
  • Стежна статистика
  • Розподіл ймовірностей
  • Регресійний аналіз
  • Алгоритми класифікації
  • Групування та рекомендації.
  • Комунікативні навички: вони мають важливе значення для адекватного пояснення і візуалізації всього, що було вивчено раніше.
  • Дані лабораторій
  • Остаточний проект

Основи інформатики: Python та статистика

Студенти безпосередньо інтегруються в навчальну програму на базі Python, де ми вивчаємо та вивчаємо найкращі методи статистичного аналізу, зокрема методології frequentist та bayesian. Використовуючи найкращі методи розробки програмного забезпечення та програмування у парах з однолітками різного рівня, студенти освоюють фундаментальні концепції наукових даних.

  • введення
  • Встановлення нашого робочого інструменту
  • Вступ до інтелектуального аналізу та машинного навчання
  • Очищення даних

Машинознавство та реальні приклади

У другому блоці ми почали занурюватися в машинне навчання, працюючи над реальними проблемами класифікації, регресії та групування, використовуючи структуровані та неструктуровані набори даних. Ми відкриємо бібліотеки, такі як scikit-learn, NumPy та SciPy, і використовуємо реальні приклади для інтеграції нашого розуміння цих бібліотек у реальні програми.

  • Операції з обробки даних
  • Основні поняття статистики для прогнозного моделювання
  • Лінійна регресія з Python
  • Логістична регресія з Python
  • Кластеризація та класифікація
  • Випадкові дерева та ліси

Обробка природних мов та візуалізація даних

У нашому третьому блоці ми додаємо системи обробки та системи рекомендацій з природних мов до нашого знання з інформатики. Ми вивчаємо обробку великих даних з відкритим вихідним кодом і завершуємо роботу блоку, вдосконалюючи мистецтво візуалізації та знання даних. У кінці цього блоку студенти повинні добре розуміти концептуальні знання та готові почати самостійні проекти.

  • Векторні машини підтримки
  • К Найближчі сусіди
  • Рекомендаційні системи
  • Аналіз основних компонентів
  • Введення в нейронні мережі та глибоке навчання з TensorFlow
  • Приєднайтеся до коду R і Python з бібліотекою rpy2

Проект Capstone та підготовка до ринку праці

Щоб завершити програму занурення, студенти самостійно працюють над проектом прикладних наукових даних, який є унікальним для їхніх інтересів або кар'єрних прагнень у проекті Capstone. Ці проекти відображають сукупність технічних навичок, які студенти навчаються на протязі всього курсу та демонструють свою компетенцію та вміння як реальні вчені даних.

До 2020 року, за оцінками, 1 мільйон нових цифрових та технологічних робочих місць у Європі.

Профіль даних Science буде одним з найважливіших для продуктивності компаній, надаючи їм необхідну інформацію, щоб мати перевагу перед конкурентами.

Program taught in:
іспанська

See 1 more programs offered by Nuclio Digital School »

Last updated December 6, 2018
Цей курс Campus based
Start Date
Квітень. 23, 2019
Duration
16 Тижнів
Заочне навчання
Price
5,900 EUR
By locations
By date
Start Date
Квітень. 23, 2019
Application deadline

Квітень. 23, 2019