Read the Official Description

Dobré rozhodnutí jsou vždy založeny na datech

Rozvíjte své odborné znalosti v oblasti vědy o údaji tím, že využijete datové sady v reálném světě a učíte se odborníků z oboru s osnovami založenými na Pythonu. Zvládněte příslušné nástroje a techniky k řešení skutečných obchodních problémů a pokročte v současné kariéře.

Získejte skutečné výsledky

Náš kariérní tým vám pomůže identifikovat vaše silné stránky, upřesnit vaše cíle a spojit se s více než 200 partnery Nuclio, abyste změnili své profesionální aspirace na realitu.

Odborné znalosti

Řešte problémy společně s vysoce výkonnými studenty s různorodým zázemím ve vědě, analýze dat, inženýrství, matematice a dalším. Vytvořte smysluplné spojení, setkávejte se s potenciálními zaměstnavateli a zapojte se do společenství celoživotních studentů.

Koncepce, platformy a techniky v kurzu.

  • Programování: R, Python
  • Vizualizace dat: ggplot2, mořan, matplotlib
  • Inferenční statistiky,
  • Rozdělení pravděpodobnosti,
  • Regresní analýza
  • Klasifikační algoritmy
  • Seskupení a doporučení.
  • Komunikační dovednosti: jsou nezbytné pro správné vysvětlení a vizualizaci všeho, co se předtím naučilo.
  • Datové laboratoře
  • Konečný projekt

Základy datové vědy: Python a statistiky

Studenti jsou přímo zapojeni do učebních osnov založených na Pythonu, kde zkoumáme a naučíme se osvědčené postupy v oblasti statistické analýzy, včetně častých a Bayesových metod. Pomocí osvědčených postupů softwarového inženýrství a programování ve dvojicích s vrstevníky z různých prostředí, studenti zvládnou základní pojmy datové vědy.

  • úvod
  • Instalace našeho pracovního nástroje
  • Úvod do prediktivní analýzy a strojového učení
  • Úklid dat

Strojové učení a skutečné případové studie

Ve druhém bloku jsme se začali ponořit do strojového učení, pracovat na skutečných problémech klasifikace, regrese a seskupování pomocí strukturovaných a nestrukturovaných datových souborů. Objevíme knihovny jako scikit-learn, NumPy a SciPy a využijeme skutečné případové studie k integraci našeho chápání těchto knihoven do reálných aplikací.

  • Operace zpracování dat
  • Základní pojmy statistiky pro prediktivní modelování
  • Lineární regrese s Pythonem
  • Logistická regrese s Pythonem
  • Klastrování a klasifikace
  • Náhodné stromy a lesy

Zpracování přirozeného jazyka a vizualizace dat

V našem třetím bloku přidáváme do našich znalostí vědy o datech přírodní jazykové procesy a systémy doporučení. Učíme se zpracování velkých dat s otevřeným zdrojovým kódem a dokončíme blok s zdokonalením umění vizualizace a znalostí dat. Na konci tohoto bloku musí být studenti dobře orientovaní v koncepčních poznatcích a připraveni se pustit do nezávislých projektů.

  • Stroje na podporu vektorů
  • K Nejbližší sousedé
  • Systémy doporučení
  • Analýza hlavních komponent
  • Úvod do neuronových sítí a hluboké učení pomocí TensorFlow
  • Připojte kód R a Python k knihovně rpy2

Projekt Capstone a příprava na trh práce

K dokončení našeho programu ponoření, studenti pracují nezávisle na aplikovaném datovém vědeckém projektu, který je jedinečný pro jejich zájmy nebo profesní aspirace v projektu Capstone. Tyto projekty odrážejí soubor technických dovedností, které se studenti naučil během celého kurzu a prokázali své schopnosti a dovednosti jako skuteční vědci v oblasti dat.

Do roku 2020 je v Evropě odhadováno 1 milion nových digitálních a technologických pracovních míst.

Profil společnosti Data Science bude jedním z nejdůležitějších faktorů pro produktivitu firem a poskytne jim potřebné informace, aby mohli mít výhodu nad konkurencí.

Program taught in:
španělština

See 1 more programs offered by Nuclio Digital School »

Last updated December 6, 2018
This course is Campus based
Start Date
Dub. 23, 2019
Duration
16 týdnů
Kombinované
Price
5,900 EUR
Deadline
By locations
By date
Start Date
Dub. 23, 2019
End Date
Application deadline

Dub. 23, 2019

Location
Application deadline
End Date