close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock

Анализ данных и дейта сайнс на Statistica и Python

005-АА

Если вы хотите максимально быстро войти в методы и технологию современного анализа данных, следует использовать программу Statistica. Наличие большого числа примеров и уникальный пользовательский интерфейс Statistica позволяет быстро освоить методы анализа данных от описательного и визуального анализа до многомерных методов и нейронных сетей.

Курс читается по запросу слушателей в индивидуальном или корпоративном формате

Продолжительность: 20 акад.часов / 4 дня

Стоимость: 15 000 руб. за слушателя

Подробнее

Анализ данных и дейта сайнс на Statistica и Python

средний

Уровень

20 ак. часа

Продолжительность
Производитель:
Направление:
  • Расписание и цены

    Формат, место и дата проведения обучения согласовываются индивидуально.

    Оставьте запрос на обучение, заполнив форму ниже. Менеджер Учебного центра свяжется с вами для согласования времени и места проведения курса.

    Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

  • О курсе

    Далее вам нужно развить навыки и использовать Python, для того чтобы войти в мировой поток исследований в дейта сайнс. Мощность Python достигается за счет стандартной библиотеки функций, наличие большого числа библиотек, в том числе для глубокого обучения. Это делает Python незаменимым в области современного анализа данных.

    Мы последовательно и систематически изучаем материал, начиная с основ, показываем, как использовать основы Python, списки, словари и строки, как использовать циклы, операторы if / else, как написать свои собственные функции, как читать и записывать файлы данных с помощью Python, как использовать Pandas для загрузки данных из баз данных CSV, MySQL и PostgreSQL, как выбрать и сгруппировать данные.

    Далее переходим к высокотехнологичным алгоритмам анализа и построения предиктивных моделей, рассматривая актуальные задачи бизнеса, экономики, промышленности.

    Курс читается по запросу слушателей в индивидуальном или корпоративном формате

    Продолжительность: 20 акад.часов / 4 дня

    Стоимость: 15 000 руб. за слушателя

    Программа курса:

    Часть 1. Анализ данных и машинное обучение на Statistica

    1. Пользовательский интерфейс Statistica

    2. Импорт данных из других приложений

    3. Язык запросов SQL

    4. Построение графиков и их настройка

    5. Разведочный анализ данных

    6. Средство Кисть

    7. Интерактивная подгонка кривых

    8. Подготовка документов и отчетов

    9. Управление данными

    10. Формат файлов данных STATISTICA

    11. Таблицы исходных данных и результатов

    12. Создание, изменение и сохранение результатов

    13. Описательный анализ и группировка

    14. Многомерные методы анализа

    15. CART модели – деревья классификации и регрессии

    16. Нейронные сети Statistica

    17. Архитектура сетей, обучение

    18. Обучающая, контрольная, тестовая выборки

    19. Переобучение

    20. Оценка точности, значимость предикторов

    21. Использование нейронных сетей в задачах классификации и прогнозирования

    22. CART модели vs Нейронные сети

    Часть 2. Анализ данных и машинное обучение на Python

    1. Обзор Python, синтаксис Python

    2. Python 2 и Python 3: общее и отличие

    3. Обзор библиотек Python

    4. Знакомство с основными библиотеками, включая Matplotlib, SciPy, Pandas, PyOpt, NumPy, PyOpt

    5. Установка Python в Windows и Linux

    6. Интегрированная среда разработки (IDE)

    7. Visual Studio для Python: разработка, отладка, тестирование, сотрудничество, расширение

    8. Visual Studio в сравнении с PyCharm

    9. Типы и модель данных

    10. Арифметические операции

    11. Условные операторы и циклы

    12. Работа с IPython и Jupyter Notebook

    13. Работа со списками (list)

    14. Кортежи (tuple)

    15. Словари (dict)

    16. Функции в Python

    17. Работа с исключениями

    18. Генерация случайных чисел

    19. Подгонка распределений

    20. Вычисление и интерпретация основных описательных статистик

    21. Проведение всестороннего визуального анализа данных с помощью пакета Matplotlib: (структура Matplotlibустановка Matplotlibпостроение двумерных и трехмерных графиков в Matplotlib)

    22. Веб-скреппинг, извлечение данных с веб-страниц

    23. Использование массивов открытых данных в форматах XML, JSON через API

    24. Примеры анализа данных в Python

    25. Интеграция Python и Statistica

  • Отзывы
    Отзывов нет.
    Чтобы оставить отзыв, необходимо войти
Связаться с менеджером

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

Заявка

Формат, место и дата проведения обучения согласовываются индивидуально.

Оставьте запрос на обучение, заполнив форму ниже. Менеджер Учебного центра свяжется с вами для согласования времени и места проведения курса.

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».