ΚΟΡΥΦΑΙΑ Μαθήματα Μαθηματικών

Μάθημα-επάγγελμα Αναλυτής Δεδομένων. Δοκιμάστε 3 ημέρες δωρεάν. — Μάθετε ένα νέο επάγγελμα από την αρχή και αρχίστε να βοηθάτε τις επιχειρήσεις παίρνοντας βασικές αποφάσεις βάσει δεδομένων. — Εξερευνήστε τις δυνατότητες των υπηρεσιών ανάλυσης, των εργαλείων BI, της Python και της SQL για ανάλυση δεδομένων και αποκτήστε δεξιότητες υψηλής αμοιβής. — Θα σας βοηθήσουμε να βρείτε δουλειά και να αποκτήσετε εισόδημα 200.000 ρούβλια/μήνα

Επαγγελματική επανεκπαίδευση (816 ώρες). Φιλολογία, γλωσσολογία. Το πρόγραμμα είναι διαπιστευμένο. Κάθε θεματικό μπλοκ τελειώνει με ένα μικρό ατομικό έργο. μια νέα ειδικότητα σε ζήτηση? πρακτική άσκηση σε εξειδικευμένες εταιρείες. δύο προσκεκλημένες διαλέξεις.

Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για άτομα που πρέπει να αναλύσουν δεδομένα στα οποία οι παρατηρήσεις δεν είναι ανεξάρτητες μεταξύ τους (για παράδειγμα, οικογένειες, επαναλαμβανόμενες μετρήσεις κ.λπ.). Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για όσους έχουν κατακτήσει τις βασικές τεχνικές ανάλυσης παλινδρόμησης χρησιμοποιώντας τη γλώσσα R, είναι εξοικειωμένοι με τη μέθοδο μέγιστης πιθανότητας και γενικευμένα γραμμικά μοντέλα.

Πάρτε το πρόγραμμα Financial Analyst και αποκτήστε ένα από τα πιο πολλά υποσχόμενα επαγγέλματα: ξεκινήστε από το μηδέν ή βελτιώστε τις δεξιότητές σας. Μάθετε να αξιολογείτε την οικονομική κατάσταση μιας εταιρείας, να δημιουργείτε οικονομικά μοντέλα για τις επιχειρήσεις, να προετοιμάζετε εκθέσεις διαχείρισης και να αναλύετε τον προϋπολογισμό. Θα κερδίσετε από 70.000 ρούβλια. χωρίς εμπειρία στην αρχή της καριέρας σας και από 200.000 ρούβλια εάν είστε ειδικός με περισσότερα από 3 χρόνια εμπειρίας.

Εκπαιδεύσεις, σεμινάρια και πιστοποίηση. Η ένταση του προγράμματος είναι 24 ώρες. Προσκαλούμε φοιτητές 1ου και 2ου έτους. Θα λάβετε την απαραίτητη ποσότητα γνώσεων για να κατακτήσετε κλάδους που σχετίζονται με ποσοτικές αξιολογήσεις στα στατιστικά, το μάρκετινγκ και τα logistics.

Εκπαίδευση. Εργασία με δεδομένα. Το μάθημα θα σας εισάγει στο απαραίτητο υλικό από διακριτά μαθηματικά, λογισμό, γραμμική άλγεβρα και θεωρία πιθανοτήτων για να κατανοήσετε πλήρως και να είστε σε θέση να λύσετε προβλήματα ανάλυσης δεδομένων. Στόχος του μαθήματος είναι επίσης η ανάπτυξη της μαθηματικής σκέψης, η οποία είναι σημαντική στο σύγχρονο πεδίο της Πληροφορικής γενικότερα και στην ανάλυση δεδομένων ειδικότερα.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε άτομα που θέλουν να μάθουν πώς να περιγράφουν πρότυπα συμπεριφοράς ποσοτικών ποσοτήτων ανάλογα με διακριτούς παράγοντες. Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για όσους έχουν κατακτήσει τις βασικές τεχνικές ανάλυσης παλινδρόμησης χρησιμοποιώντας τη γλώσσα R.

— Θα γίνετε επαγγελματίας στην ανάπτυξη μιας οικονομικής στρατηγικής και στη διαχείριση των οικονομικών μιας εταιρείας, ομάδας και έργων. — Μάθετε να υπολογίζετε το κόστος διαδικτυακή επιχείρηση, υπολογίστε τα οικονομικά στοιχεία της μονάδας, δημιουργήστε μοντέλα DCF και εργαστείτε με οικονομικές καταστάσεις. - Θα σας βοηθήσουμε να βρείτε δουλειά και να επιτύχετε εισόδημα 200.000 ρούβλια/μήνα

Αυτό το πρόγραμμα θα σας βοηθήσει να μάθετε πώς να δημιουργείτε μοντέλα με τυχαίους παράγοντες για ποσότητες με διαφορετικούς τύπους κατανομών. Για να καταστεί ευκολότερο να κατακτήσετε το υλικό του μαθήματος, θα χρειαστείτε μια βασική κατανόηση των γραμμικών μοντέλων (γενικά και γενικευμένη), βασικές γνώσεις R και δυνατότητα δημιουργίας απλών εγγράφων .html με χρήση rmarkdown και knitr.

Τμήμα: Μηχανομαθηματική Σχολή. Το πρόγραμμα απευθύνεται σε διευθυντές, αναλυτές, επιχειρηματικούς αναλυτές και ηγέτες ομάδων που χρειάζονται μια σύντομη και προσβάσιμη παρουσίαση των μεθόδων ανάλυσης δεδομένων - μεθόδων μηχανικής μάθησης και νευρωνικών δικτύων.

Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα προσεγγίσεων και μεθόδων για τη συλλογή, επεξεργασία, ανάλυση και οπτικοποίηση συνόλων δεδομένων οποιουδήποτε μεγέθους. Ένας ξεχωριστός πρακτικά σημαντικός τομέας αυτής της επιστήμης είναι η εργασία με μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιώντας νέες αρχές μαθηματική και υπολογιστική μοντελοποίηση, όταν οι κλασικές μέθοδοι παύουν να λειτουργούν λόγω της αδυναμίας τους απολέπιση. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να βοηθήσει τον μαθητή να μάθει τα βασικά της θεματικής περιοχής μέσω διατύπωσης και επίλυση τυπικών προβλημάτων που μπορεί να συναντήσει ένας ερευνητής της επιστήμης δεδομένων δουλειά. Για να διδάξουν τον μαθητή να επιλύει τέτοια προβλήματα, οι συγγραφείς του μαθήματος παρέχουν στον φοιτητή το απαραίτητο θεωρητικό ελάχιστο και δείχνουν πώς να χρησιμοποιεί τη βάση εργαλείων στην πράξη.

Ένα πρωτότυπο μάθημα που αναπτύχθηκε λαμβάνοντας υπόψη τις ανάγκες και τις δυνατότητες κοινού διαφορετικών ηλικιών και επιπέδων εκπαίδευσης. Το υλικό είναι αρκετά περίπλοκο, αλλά παρουσιάζεται σε σαφή και προσιτή γλώσσα, και επίσης εικονογραφείται με πρωτότυπα και ποικίλα παραδείγματα και επεξηγήσεις. Η απλότητα της παρουσίασης του υλικού θα επιτρέψει σε όποιον θέλει να κατανοήσει τα βασικά της μαθηματικής λογικής και να την εφαρμόσει στην πραγματική ζωή να κατακτήσει το μάθημα.