Магистр наук о данных и искусственного интеллекта

повестка дня

Магистр наук о данных и искусственного интеллекта Nuclio Digital School был разработан, чтобы предоставить студентам практический и полный опыт на всех этапах процесса анализа данных.

В курсе будут рассмотрены такие темы, как сбор и интеграция данных, производительность математических моделей на основе методов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Программа предоставит студентам широкий спектр навыков, адаптированных к реалиям рынка труда, что позволит им улучшить свое текущее положение или искать новые возможности трудоустройства в области больших данных и аналитики.

Предварительные данные

Вы получите доступ к онлайн-платформе Data Camp, ориентированной на курсы Data Science. Таким образом, вы сможете ознакомиться с ключевыми концепциями программирования (Python + SQL) и прикладной статистикой.

М1. Введение в науку о данных

Начните изучать науку о данных.

• Архитектуры и платформы данных
• Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
• Стратегия и рынок данных

М2. Инструменты для науки о данных

• Python, его библиотеки и среды (Numpy, Pandas, Anaconda, Scikit-learn.)
• SQL, его синтаксис и функциональные возможности языка запросов.
• Сотрудничество в области обработки и анализа данных (Git/Google Colab/Drive)
• NOSQL через MongoDB

М3. Аналитика данных и бизнес-аналитика

• Очистка данных
• Преобразование данных
• Визуализация данных
• Конструкция приборной панели
• Рассказ о данных

М4. Машинное обучение

• Контролируемое обучение
  • Классификация
  • Регрессия
  • Временная последовательность
  • Неконтролируемое обучение
  • Кластеризация и совместная фильтрация
  • Обучение с подкреплением

М5. Глубокое обучение

Создавайте приложения глубокого обучения в областях компьютерного зрения, обработки естественного языка и обучения с подкреплением.

• Понимание нейронных сетей
• Обрабатывает неструктурированную информацию (изображение, текст, видео и звук)
• Создание агентов искусственного интеллекта

М6. Операции машинного обучения (MLOps)

• Инструменты MLOps
• Обслуживание моделей (Flask и облако)
• Машинное обучение как услуга
• рынок данных

Профессиональные результаты магистра в области науки о данных

После завершения курса Data Science & AI вы будете обладать необходимыми знаниями для подачи заявки на такие должности, как:

Аналитик данных

Специалист по данным

Аналитик бизнес-аналитики

Инженер по машинному обучению

Инженер данных

Переводчик дат

BI-аналитик

Архитектор данных

Аналитик научно-исследовательских проектов