Описание
курса
Данный интенсивный курс разработан для сотрудников, желающих овладеть современными инструментами автоматизации рабочих процессов, анализа данных и поддержки цифровой трансформации в инженерных и научных направлениях. Программа охватывает фундаментальные и прикладные аспекты работы с языком Python и его специализированными библиотеками, включая все этапы аналитики: от сбора и предварительной обработки данных до визуализации и построения простых моделей машинного обучения. В ходе курса большое внимание уделяется автоматизации типовых задач, преобразованию данных для последующего анализа, а также актуальным методикам презентации и внедрения полученных решений в рабочие процессы.
Аудитория курса
Инженеры, научные сотрудники, специалисты по цифровой трансформации, аналитики данных и все заинтересованные в автоматизации рабочих процессов и анализе данных.
Предварительные требования
Предварительный опыт программирования не обязателен, но приветствуется базовое владение компьютером и желание применять полученные знания для решения производственных и исследовательских задач.
Как устроено
обучение
Онлайн-курс
Онлайн-курс предполагает групповые занятия с инструктором через систему видеоконференцсвязи, кроме того, домашние задания и экзамен. Слушателям предоставляются учебные пособия и дополнительные материалы
Для корпоративных клиентов
Обучение для корпоративных клиенов включает в себя онлайн-курсы и курсы самообучения, а также дополнительные сервисы,необходимые корпоративным клиентам: организация планов обучения для подразделений клиента, проведение оценки эффективности обучения и т.д.
преподаватель
курса
программа
курса
• Установка окружения (Python, Anaconda, Jupyter).
• Базовые структуры и синтаксис языка: переменные, типы данных, списки, кортежи, словари.
• Операторные конструкции, функции, работа с модулями.
• Основы работы с файлами: чтение, запись, структура CSV и JSON.
• Введение в pandas как инструмент работы с табличными данными.
• Краткий обзор реальных задач из инженерии и науки.
• Очистка данных: работа с пропусками, дубликатами, выбросами.
• Преобразование данных: фильтрация, группировка, агрегация.
• Кодирование переменных, обработка категориальных данных.
• Методы автоматизации этих процессов с помощью Python.
• Обработка текстовых данных, регулярные выражения Практические аспекты ускорения загрузки и подготовки данных.
• Построение и настройка различных типов графиков (столбчатые, линейные, точечные, круговые, boxplot).
• Визуализация для инженерных и научных задач, анализ временных рядов.
• Кастомизация визуализации для деловой презентации.
• Использование интерактивных графиков для отчетности.
• Применение агрегирования и сводных таблиц для анализа больших массивов.
• Введение в машинное обучение: типы задач, этапы работы с моделями.
• Знакомство с библиотекой tensorflow: задачи классификации и регрессии.
• Оценка и интерпретация моделей: точность, метрики, визуализация.
• Сценарии применения ML для автоматизации научных и инженерных задач.
• Использование git и систем управления версиями.
• Организация end-to-end пайплайнов аналитики.
• Документирование аналитических процессов, подготовка к внедрению решений.
• Интеграция Python с корпоративными платформами и API.
• Тренды в аналитике: искусственный интеллект, большие данные, облачные решения.
Варианты
покупки курса
индивидуальное
Стоимость курса — 108 528,00 ₽
Групповые онлайн-занятия
Бессрочный доступ ко всем материалам
Живые вебинары с преподавателем
Домашние задания
Экзаменация с выдачей сертификата
Для уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
корпоративное
Стоимость курса от 108 528,00 ₽
Для получения данных о конечной стоимости и уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
