Мастер в области стратегии данных и аналитики

Повествование данных

Стратегии, позволяющие связать анализ данных с бизнес-целями, создавать истории, которые будут интересны различным типам аудитории, и методы творческого представления данных.

Управление данными и этика

Мы рассмотрим лучшие практики управления данными, полный спектр обязанностей, связанных с использованием данных при автоматизированном принятии решений, включая безопасность данных, конфиденциальность и прозрачность.

Стратегия и аналитика данных

Управление данными для достижения аналитических преимуществ и достижения наших целей роста.

Инструменты BI: Power BI, Qlikview, Tableau и Excel.

Мы проанализируем данные с отличным уровнем визуализации и представления в понятном, простом и интуитивно понятном формате.

Визуализация данных

Как отображать разные типы данных? Какие техники использовать? Использование matplotlib, боке и seaborn среди прочего.

Аналитика данных с Python

Python как основа для специалиста по аналитике данных. Разработка блокнотов, использование pandas и numpy. Обработка данных из структурированных (CSV, REST, журналы) и неструктурированных (Интернет) источников.

Основы науки о данных

Введение в фундаментальные концепции науки о данных. Представление общей системы ссылок.

Машинное обучение и глубокое обучение

Проблемы классификации. Как оценить результаты? Как построить наборы данных? Основные алгоритмы (knn, деревья решений, машины опорных векторов, глубокие нейронные сети, xgboost).

Предварительная обработка данных

Как правильно предварительно обработать данные? Применение фильтров, анонимизация данных, выбор атрибутов, выборка и уменьшение размерности. Предварительная обработка источников данных в текстовом режиме.

Последний проект

Тема может быть предложена студентом или выбрана из списка, предоставленного MIOTI.

Базы данных и SQL

Освойте основные базы данных и язык SQL, изучите новейшие методы хранения, манипулирования и извлечения данных, записанных в реляционных базах данных.