Чему вы научитесь
- понимать разные виды и типы данных;
- ознакомитесь с компетенциями data-грамотности;
- различать стандарты исследования данных;
- использовать цифровые инструменты поиска информации;
- анализировать информацию (факты, цифры), выявлять тенденции и закономерности;
- использовать цифровые инструменты анализа и визуализации информации;
- делать корректные выводы и давать интерпретацию результатам анализа;
- предлагать новые идеи и разрабатывать стратегии развития;
- собирать обратную связь для анализа, корректировки и совершенствования.
О курсе
Цель курса – формирование первичных навыков электронного поиска и сбора информации, ее обработки, анализа и визуализации; приобретение знаний об источниках и особенностях использования больших данных, базовых принципах машинного обучения, возможностях искусственного интеллекта.
Содержание курса:
1. Введение в большие данные (концепции определения, основные характеристики: 3V, 7V, классификация типов данных, стадии жизненного цикла больших данных).
2. Специфика рынка данных (сферы генерации больших данных, большие данные в отраслях экономики, рынок больших данных и его участники, монетизация больших данных).
3. Культура работы с данными (сравнительный анализ традиционной работы с данными и работы с большими данными, data-driven подход, принципы формирования массивов данных, качество данных, информационно-поисковые системы).
4. Визуализация данных (визуализация данных, научная визуализация, типы и способы визуализации данных, основные правила и рекомендации к визуализации данных).
5. Методы анализа массивов данных (понятие и основные методы интеллектуального анализа данных, Data Science, Data Mining, Machine Learning, методология CRISP-DM).
6. Программные средства и системы хранения и обработки данных (технологии машинного обучения, технологии NoSQL, глубокое обучение).
Программа обучения подготовлена сотрудниками кафедрального ИТ-кластера НГУЭУ: кафедры Информационных технологий, кафедры Прикладной информатики, кафедры Статистики.
Наши контакты:
Для кого этот курс
Вводный курс рассчитан на широкую аудиторию слушателей - школьников старших классов, студентов бакалавриата и магистратуры любых направлений, специалистов разных сфер деятельности. Курс знакомит с основными категориями больших данных, со сферами генерации больших данных, рассматривает опыт работы с большими данными в разных сферах деятельности, принципы работы с дынными и знакомит с data-driven подходом. Также в курсе представлены модули по основам визуализации и методам интеллектуального анализа данных.
Начальные требования
Слушателем может стать любой желающий.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Курс включает в себя 6 блоков, которые представлены теоретическим материалом и тестовыми заданиями для проверки усвоения знаний.