Інтенсив з Data Science

Сучасний світ – це лавина інформації і для того, щоб не бути похованим під цією лавиною, необхідно вміти аналізувати та шукати необхідну інформацію. На щастя, ми з вами матимемо можливість отримати знання від професіонала світового рівня! 21-22 квітня пройдуть інтенсивні курси з Data Science. Викладач: професор в університеті Торонто, старший науковий співробітник компанії IBM Canada, доктор філософії, координатор освітніх програм у волонтерській організації Canada Ukraine International Assistance Fund - усе це лише одна людина - Олександр Романко! Олександр отримав докторський та магістерський ступені у галузі комп’ютерних наук в Університеті МакМастер (Канада), магістерський ступінь з економіки в Карловому Університеті (Чеська Республіка) і диплом спеціаліста Сумського державного університету. Олександр Романко проводить активну дослідницьку роботу, знає технічну та фінансову сфери на високому рівні. Тому можна бути певним, що Олександр дійсно спеціаліст світового рівня, знайомий з найсучаснішими методами та інструментами Data Science! Олександр Романко має великий досвід викладання курсів з аналізу даних, а тому підготував лише цікаву та корисну інформацію. Це інтенсивний курс, що охоплює основні аспекти роботи Data Scientists. Курс розпочнеться з пояснення принципів Data Science, після цього буде розглянуто використання мови програмування Python для аналізу даних та проведено її порівняння з іншими засобами. Також будуть розглянуті основні види моделей та процес їх побудови. Ви навчитеся робити підготовку даних, будувати моделі та оптимізувати їх і, що найголовніше - приймати рішення на основі отриманих результатів. Також Олександр планує вас познайомити з можливостями та перспективами Artificial Intelligence та Cognitive computing. Кому буде корисно відвідати ці курси: - початківцям, які хочуть за короткий час отримати знання з Data Science та підґрунтя для успішної кар'єри. - аналітикам, ризик менеджерам та усім, хто бажає підвищити власну ефективність як спеціаліста, скористатися найсучаснішими можливостями аналізу даних. Головні причини відвідати курси: можливість швидко освоїти нову інформацію величезний поштовх для розвитку у сфері Data Science систематизовані знання широке коло питань, що стосуються галузі перевірений курс досвід спеціаліста світового рівня ---------------------------------------------------------------------------------------- Вартість курсів: 1 день — 1200 грн до 7 квітня, 1500 - з 8 квітня. 2 дні — 1500 грн до 7 квітня, 1950 - з 8 квітня. Кількість місць обмежена* ---------------------------------------------------------------------------------------- Програма курсу: Introduction to data science and analytics 1. Data science concepts 2. Application areas of quantitative modeling Python programming, data science software 1. Introduction to Python 2. Comparison of Python, R and Matlab usage in data science Basic statistics 1. Random variables, sampling 2. Distributions and statistical measures 3. Hypothesis testing 4. Statistics case studies in IPython Overview of linear algebra 1. Linear algebra and matrix computations 2. Functions, derivatives, convexity Modeling techniques, regression 1. Mathematical modeling process 2. Linear regression 3. Logistic regression 4. Regression case studies in IPython Data visualization and visual analytics 1. Visual analytics 2. IBM Watson Analytics Simulation modeling 1. Random number generation 2. Monte Carlo simulations 3. Simulation case studies in IPython Optimization 1. Overview of optimization algorithms 2. Optimization case studies in IPython Data mining and machine learning 1. Classification (decision trees) 2. Clustering (K-means, Fuzzy C-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN) 3. Association rules 4. Data mining case studies in IPython Cognitive computing and artificial intelligence 1. Text analytics 2. Social media analytics 3. Neural networks 4. Spatio-temporal analytics 5. Cognitive computing case studies in IPython Storytelling based on analytics, analytical decision making 1. Validating analytics 2. Storytelling based on analytics 3. Decision-making based on analytics Мова курсу: українська