Большие данные MapReduce Визуализировать данные Apache Hadoop Python NumPy Pandas Анализировать данные PostgreSQL

Анализ данных в Python

ГАУ "Технопарк в сфере высоких технологий "ИТ-парк"

250,00 часов длительность

Онлайн формат

Начальный уровень

1 поток (закрыт) 15.11.2021-30.04.2022

Описание

На этом курсе слушатели изучают важнейшие библиотеки и инструменты Python (Питон) для анализа данных (Data science).
Также на курсе рассматриваются средства Python для визуализации данных, извлечения данных из всемирной паутины, основы работы с СУБД PostgreSQL, машинного обучения и обработки текстовых документов и произведений на обычных языках.

Образовательный курс направлен на формирование и развитие у обучающегося компетенций в области "Большие данные" и включает в себя десять модуля:

Модуль 1. Основы Python - 22 ак.ч
Модуль 2. Структуры данных - 38 ак.ч
Модуль 3. Работа с текстом - 21 ак.ч
Модуль 4. Библиотека Pandas - 18 ак.ч
Модуль 5. Базы данных и SQL - 34 ак.ч
Модуль 6. Взаимодействие с базами данных в Python - 36 ак.ч
Модуль 7. Библиотека Numpy - 22 ак.ч
Модуль 8. Графики и визуализация - 21 ак.ч
Модуль 9. Основы машинного обучения - 38 ак.ч

Форма обучения - онлайн, с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий на образовательной платформе Moodle и прямые эфиры с преподавателем. 144 академических часа трудоёмкости учебной деятельности отведено практическим занятиям и выполнению практических заданий.

Часов в программе

75,00 часов

лекции

138,00 часов

практика

29,00 часов

самостоятельная

9,00 часов

промежуточная аттестация

1 час

входная диагностика

1 час

итоговая аттестация

253,00 часа

всего

Цель программы

Цель программы – изучить язык Python и научиться применять его для решения задач анализа данных и машинного обучения.

Актуальность

Всего за несколько лет средства анализа данных, доступные разработчикам на Python, совершили рывок вперёд. Появились мощные пакеты, реализующие алгоритмы машинного обучения, обработку естественных языков, статистический анализ и визуализацию.

Инструменты языка Python просты в использовании, при этом имеют широкие возможности применения. Программирование на Python – простой и эффективный вариант для вхождения в популярную сферу Data Science.

Уникальная особенность языка – возможность быстрого встраивания анализа данных в веб-приложения.

Входная диагностика 1 час

Диагностика на входе представляет собой входное тестирование с базовыми 10 вопросами по школьному курсу информатики, с целью определения уровня знаний потенциальных слушателей. Тестирование проводится с использованием единой информационной среды с электронными формами контроля и оценки у каждого слушателя есть три попытки на прохождение тестирования. Время на одну попытку - 30 минут.
Для зачисления необходимо верно ответить на 50% вопросов.

Итоговая аттестация 1 час

Контроль и оценка результатов освоения дисциплины осуществляется преподавателем в процессе проведения практических занятий и лабораторных работ, тестирования, а также выполнения обучающимися индивидуальных заданий, проектов, исследований.

Компетенции

Профессиональные

ОПК-2 -Способностью приобретать новые научные и профессиональные знания, используя современные образовательные и информационные технологии

Знать:

В результате освоения дисциплины студент должен знать:

- синтаксис и управляющие конструкции языка Python;
- основные стандартные модули и библиотеки в Python;
- особенности разработки прикладных программ на языке Python;
- принципы разработки собственных модулей и библиотек;
- специализированные библиотеки для анализа данных.

Уметь:

В результате освоения дисциплины студент должен уметь:

- разрабатывать прикладные программы на языке программирования Python;
- использовать как стандартные, так и дополнительные модули, расширения и пакеты;
- создавать собственные модули и импортировать их;
- создавать собственные приложения и библиотеки.

Владеть:

В результате освоения дисциплины студент должен владеть:

- навыками разработки приложений с внешними источниками данных (текстовыми файлами,
xml-файлами,
- практическими навыками использования набора библиотек языка Python для прикладных
задач в области
анализа данных;
- навыками разработки приложений и собственных библиотек на языке Python.

Требования

Нет

Образование

Высшее образование
Среднее профессиональное образование

Модули

свернуть

23,00ч

Модуль 1 Основы Python

1.1. Переменные 1.2. Преобразование типов данных: 1.3. Условия (конструкция IF) 1.4. Циклы (FOR, WHILE)