Курсы по аналитике данных с сертификатом

1. Изучение языка Python и аналитических библиотек.
2. Освоение SQL и математических основ для анализа данных.
3. Машинное обучение и основы нейросетей.
4. Работа с большими данными и нейросетями.

• Уверенное владение Python и аналитическими библиотеками.
• Знание SQL и математических методов анализа данных.
• Опыт разработки моделей машинного обучения и работы с нейросетями.
• Способность обрабатывать и анализировать большие данные.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется программа трудоустройства.

1. Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
2. Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
3. Обработка естественного языка (NLP).
4. Практическая реализация моделей с использованием PyTorch.

• Разработка и обучение нейронных сетей.
• Применение глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
• Опыт работы с фреймворком PyTorch.
• Анализ и оптимизация моделей глубокого обучения.

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

1. Изучение Python для решения аналитических задач.
2. Работа с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib.
3. Сбор, очистка, анализ и визуализация данных.
4. Создание проектов для портфолио.

• Владение Python для анализа данных.
• Опыт работы с основными библиотеками для анализа и визуализации данных.
• Навыки обработки и интерпретации данных.

Документ по завершении обучения:

Удостоверение о повышении квалификации.

1. Программирование на Python.
2. Работа с базами данных и SQL.
3. Машинное обучение и алгоритмы.
4. Анализ и визуализация данных.

• Уверенное владение Python.
• Создание и управление базами данных с использованием SQL.
• Разработка моделей машинного обучения.
• Анализ и визуализация данных.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

1. Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
2. Применение SQL для управления и обработки данных.
3. Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
4. Визуализация данных и представление результатов анализа.

• Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
• Опыт работы с SQL для управления базами данных.
• Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
• Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.