Инструменты и типы анализа данных

Слушатель изучит основы языка запросов SQL для работы с базами данных. Познакомится с BI-системой Tableau, научится подключатся к данным и модифицировать их, строить графики разных видов, собирать дашборды и презентации. Обзорно познакомится с типами анализа данных и машинного обучения.

Часов в программе

13,00 часов

лекции

26,00 часов

практика

13,00 часов

самостоятельная

10,00 часов

промежуточная аттестация

62,00 часа

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: Самостоятельная работа
Требуемое ПО:
Браузер Google Chrome и/или Яндекс.Браузер. Google Docs, Google Sheets, MS Office.

Информационные ресуры

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists [Электронный ресурс]: https://www.amazon.com/IntroductionMachine-Learning-PythonScientists/dp/144936941

Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования [Электронный ресурс] М.: 2013, 2018. - 484 с. - Режим доступа: http://iitp.ru/upload/publications/8207/vyugin1.pdf

Образовательные ресуры

Интерактивная образовательная онлайн-среда Яндекса.

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Форма обучения - заочная.
В модуле используются наглядные, словесные и практические методы организации процесса обучения: онлайн-тренажёр и интерактивный учебник на LMS Яндекс Практикум.
Методы контроля: самопроверки, автоматизированная проверка в специально выделенной (изолированной) среде для безопасного исполнения компьютерных программ, практические задания, самостоятельная работа, вебинары и Q&A сессии с наставниками и экспертами курса.

Методические разработки

Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации "Инструменты анализа данных"

Материалы курса

Все материалы расположены в интерактивном учебнике в LMS Яндекс Практикум.

Учебная литература

1. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning
2. П. Флах Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / ДМК-Пресс. - 2015. - 402 с.

Темы

Введение в SQL Построение дашбордов в Tableau Типы анализа данных и машинного обучения

Лекции
5,00ч

Практические занятия
15,00ч

Самостоятельная работа
8,00ч

Всего
28,00ч

Промежуточная аттестация 10,00 часов

Модуль 3. Инструменты и типы анализа данных
Проверка выполненных в течение модуля проектных работ.
Проект №1. “Написание запросов разной степени сложности к базе данных, в которой хранятся данные по венчурным инвесторам, стартапам и инвестициям в них”.
Проект №2. Построение дашбордов в Tableau. Создание дашборда на основе данных о конференциях ТЕD.