Nuclio Digital School

Интенсивный магистр в области науки о данных

Описание программы
Duration & Price
Часто задаваемые вопросы

Хорошие решения всегда основаны на данных

Развивайте свой опыт в области науки о данных за счет использования реальных наборов данных и обучения специалистов отрасли с помощью учебной программы на основе Python. Освоить соответствующие инструменты и методы для решения реальных бизнес-задач и продвижения своей карьеры сегодня.

Получите реальные результаты

Наша команда карьеры помогает вам идентифицировать свои сильные стороны, совершенствовать свои цели и связывать вас с более чем 200 партнерами Nuclio, чтобы превратить ваши профессиональные устремления в реальность.

Экспертные знания

Решите проблемы вместе с высокопроизводительными студентами с различным опытом в области науки, анализа данных, инженерии, математики и т. Д. Создавайте значимые связи, встречайте потенциальных работодателей и присоединяйтесь к сообществу пожизненных учеников.

Концепции, платформы и методы в курсе.

Программирование: R, Python
Визуализация данных: ggplot2, seaborn, matplotlib
Выводная статистика,
Распределение вероятностей,
Регрессионный анализ
Алгоритмы классификации
Группировка и рекомендации.

Коммуникационные навыки: они необходимы для адекватного объяснения и визуализации всего, что было изучено ранее.
Лаборатории данных
Окончательный проект

Основы науки о данных: Python и статистика

Студенты непосредственно включены в учебную программу на основе Python, где мы изучаем и изучаем лучшие практики статистического анализа, в том числе частые и байесовские методы. Используя передовые методы разработки программного обеспечения и программирование в парах со сверстниками из разных слоев общества, студенты осваивают фундаментальные концепции науки о данных.

введение
Установка нашего рабочего инструмента
Введение в прогнозирование и машинное обучение
Очистка данных

Машиноведение и реальные тематические исследования

Во втором блоке мы начали погружаться в машинное обучение, работая над реальными проблемами классификации, регрессии и группировки с использованием структурированных и неструктурированных наборов данных. Мы будем открывать библиотеки, такие как scikit-learn, NumPy и SciPy, и использовать реальные тематические исследования для интеграции нашего понимания этих библиотек в приложения реального мира.

Операции по обработке данных
Основные понятия статистики для прогнозирования
Линейная регрессия с Python
Логистическая регрессия с Python
Кластеризация и классификация
Случайные деревья и леса

Обработка естественного языка и визуализация данных

В нашем третьем блоке мы добавляем системы обработки и обработки естественного языка для нашего знания в области науки о данных. Мы изучаем обработку больших данных с открытым исходным кодом и завершаем блок с совершенствованием искусства визуализации и знаний данных. В конце этого блока студенты должны хорошо разбираться в концептуальных знаниях и готовы приступить к самостоятельным проектам.

Векторные машины поддержки
K Ближайшие соседи
Системы рекомендаций
Анализ основных компонентов
Введение в нейронные сети и глубокое обучение с помощью TensorFlow
Присоедините код R и Python к библиотеке rpy2

Проект Capstone и подготовка к рынку труда

Чтобы завершить программу погружения, учащиеся самостоятельно работают над проектом прикладной науки о данных, который уникален для их интересов или карьерных устремлений в проекте Capstone. Эти проекты отражают набор технических навыков, которые учащиеся изучили на протяжении всего курса, и продемонстрировали свою компетентность и склонность как настоящих ученых.

К 2020 году около 1 миллиона новых цифровых и технологических рабочих мест в Европе.

Профиль данных Science будет одним из самых важных для производительности компаний, предоставляя необходимую информацию, чтобы иметь преимущество перед конкурентами.