Datu zinātne vadītājiem - kurss 60 000 rub. no HSE, apmācības 2 dienas, Datums: 2023. gada 17. jūnijs.

Literārs Mistrojums   /   by admin   /   November 30, 2023

click fraud protection

Papildu profesionālās izglītības programmas ir orientētas uz praksi un ļauj attīstīties īsākā laika periodā (no vairākām nedēļām līdz diviem gadiem) apgūt jaunu profesiju, apgūt esošās profesionālās un vadības kompetences vai paplašināt zināšanas kādā konkrētā priekšmetā apgabali.

Papildu profesionālās programmas drīkst apgūt:

  •  Personas ar vidējo profesionālo un (vai) augstāko izglītību;
  •  Personas, kuras iegūst vidējo profesionālo un (vai) augstāko izglītību.

Mācību mērķi

1 Pārejiet uz jaunu profesionālās attīstības līmeni

2 Atbilstoši strauji mainīgajām tirgus un sociālās vides prasībām

3 Kļūsti par veiksmīgu biznesa vadītāju

4 Apmierināt izglītības vajadzības dažādās ekonomikas, zinātnes, kultūras un mākslas jomās

Tālākizglītības programmas

Uzlabotas apmācības programmas
Profesionālā līmeņa paaugstināšana esošo kvalifikāciju ietvaros un (vai) pilnveidošana un (vai) jaunas profesionālai darbībai nepieciešamās kompetences iegūšana 

  • No 16 akadēmiskajām stundām
  • Padziļinātas apmācības sertifikāts 
  • Personām, kurām ir (vai pabeidz) augstākā vai vidējā profesionālā izglītība
instagram viewer

Profesionālās pārkvalifikācijas programmas
Iegūt jauna veida profesionālās darbības veikšanai nepieciešamās kompetences

  • No 250 akadēmiskajām stundām
  • Profesionālās pārkvalifikācijas diploms ar tiesībām veikt jaunas profesionālās darbības 
  • Personām, kurām ir (vai pabeidz) augstākā vai vidējā profesionālā izglītība

Profesionālās pārkvalifikācijas programmas papildu kvalifikācijas iegūšanai

  • Personām, kurām ir vai saņem augstākā vai vidējā profesionālā izglītība un vismaz 3 gadu darba pieredze vadošā amatā

Profesionālās pārkvalifikācijas programmas, lai iegūtu papildu kvalifikāciju vadības jomā “Uzņēmējdarbības vadības maģistrs” (MBA - biznesa administrācijas maģistrs)", tostarp augstākā līmeņa vadītājiem (EMBA - biznesa administrācijas maģistrs)

  • No 2040 akadēmiskajām stundām
  • Profesionālās pārkvalifikācijas diploms ar papildus kvalifikāciju “Uzņēmējdarbības vadības maģistrs”

Profesionālās pārkvalifikācijas programmas, lai iegūtu papildu kvalifikāciju konkrētā profesionālā joma "Master in...", tai skaitā augstākajiem vadītājiem (Executive Master iekšā…)

  • No 2040 akadēmiskajām stundām
  • Profesionālās pārkvalifikācijas diploms ar papildu kvalifikāciju 

Programmu doktors

Profesionālās pārkvalifikācijas programmas, lai iegūtu papildu kvalifikāciju profesionālajiem grādiem, jo ​​īpaši doktora grāda iegūšanai biznesa administrēšana (DBA - biznesa administrācijas doktors), tiesību zinātņu doktors (tiesību doktors), izglītības zinātņu doktors (izglītības doktors) un citi grādiem

  • No 2040 akadēmiskajām stundām
  • Profesionālās pārkvalifikācijas diploms, profesionālā grāda piešķiršana 
  • Personām ar augstāko profesionālo izglītību un vismaz 5 gadu darba pieredzi vadošā amatā

Maģistra amats: Datorikas fakultātes Tālākizglītības centra eksperts.

Darbu Ekonomikas augstskolā uzsācis 2017. gadā. Viņš pasniedz kursus par mašīnmācīšanos mārketingā un ievadu datu zinātnē. Profesionālās intereses: mašīnmācība bioinformātikā bioinformātikas datu analīze bioloģijā Izglītība 2018 Maģistra grāds: Valsts pētniecība Universitāte "Ekonomikas augstskola", specialitāte "Lietišķā matemātika un informātika" 2015 Bakalaura grāds: Nacionālā pētniecības universitāte "Augstskola" Ekonomika", specialitāte "Lietišķā matemātika un datorzinātne" Profesionālā pieredze 2020. gads - šobrīd: vadošais datu zinātnieks, X5 mazumtirdzniecības grupa 2019. — 2020. gads: Big Data komandas vadītājs, Azbuka Vkusa 2019 - 2019: vecākā vadītāja lielo datu analīzei, X5 Retail Group 2018 - klāt: pasniedzēja Datorzinātņu fakultātes Tālākizglītības centrā 2017 - šobrīd: vieslektors Lielo datu un informācijas izguves katedrā 2016 - 2016: jaunākais analītiķis, projektu vadītājs, IIDF 2014 - 2015: jaunākais Produktu vadītājs, Alfa-Bank.

Amats: Datorzinātņu fakultātes Lielo datu un informācijas izguves katedras vecākais pasniedzējs.

2013. gadā absolvējis Maskavas Valsts universitātes Skaitļošanas matemātikas un kibernētikas fakultāti. Darbu Ekonomikas augstskolā uzsācis 2016. gadā. Viņš pasniedz kursus Ievads datu analīzē, Ievads mašīnmācībā un Lietišķā datu zinātne.

katedras vadītāja vietnieks, Datorzinātņu fakultātes Lielo datu un informācijas izguves katedras vecākais pasniedzējs; Tālākizglītības centra Datorikas fakultātes projektu vadītājs, akadēmiskais vadītājs; Datorzinātņu fakultātes Lielo datu un informācijas izguves katedras Finanšu tehnoloģiju datu analīzes laboratorijas laboratorijas vadītājs; Izglītības programmas "Lietišķā matemātika un informātika" akadēmiskais direktors.

Profesionālās intereses: datu analīze, mašīnmācīšanās, analīze un automātiskā teksta apstrāde Izglītība 2013 Specialitāte: Maskavas Valsts universitāte. M.V. Lomonosovs, specialitāte "Lietišķā matemātika un informātika" Profesionālā pieredze Strādājis uzņēmumos Bioclinicum, Forecsys, Ozone. Kopš 2014. gada viņš strādā Yandex. Kopš 2016. gada strādā Nacionālās pētniecības universitātes Ekonomikas augstskolas Datorikas fakultātē, kur pasniedz kursus “Intelektuālais” blakusvirzienā. datu analīze”, izstrādāja un pasniedz kursu par mašīnmācīšanos programmā “Lietišķā matemātika un Informātika". Kopš 2019. gada - programmas “Lietišķā matemātika un informātika” akadēmiskais direktors. Apbalvojumi un sasniegumi Labākais skolotājs – 2019, 2018, 2017

Analītiskās veidnes

Kursa galvenais mērķis ir izpētīt metodes konceptuāla lietojumprogrammas modeļa konstruēšanai, pamatojoties uz izmantošanu veidnes, kā arī iespēja atkārtoti izmantot objektu orientētas ietvaros veiktās izstrādes analīze. Kurss sniedz praktiskus norādījumus par to, kā izveidot konceptuālā modeļa UML attēlojumu un kā tālāk pārveidot konceptuālo modeli dizainā.

4,2

Datu zinātne ar Gļebu Mihailovu

🏆Stepik Awards 2022 ieguvējs kategorijā “Gada izrāviens”🏆 Praktisks video kurss par datu zinātnes pamatiem. Nav matemātikas, nav teorijas, tikai piemēri reālu problēmu risināšanai, izmantojot pandas un CatBoost. Kursa par pitonu un pandām ievaddaļa datu analīzei pieejama bez maksas!🔥

4

Python bibliotēkas datu zinātnei

Kurss iepazīstina studentus ar datu zinātnes pamatjēdzieniem. Apskatīsim pamata algoritmus (lineārie modeļi, lēmumu koki, KNN, kompozīcijas) un analizēsim datu sagatavošanu (tīrīšanu, jaunu funkciju ģenerēšanu un to izvēli). Ar iegūtajām zināšanām pietiks visdažādāko problēmu risināšanai.

4

Tags mākonis
novērtējums
0
Views
0
Komentāri
YOU MIGHT ALSO LIKE
Instagram story viewer