Аналитик данных

Программа разработана в соответствии с профессиональными стандартом ПС 06.042 «Специалист по большим данным», утв. приказом Мин. труда и социальной защиты РФ

Цель реализации программы:  формирование у слушателей профессиональных компетенций необходимых для выполнения профессиональной деятельности в соответствии с  профессиональным стандартом ПС 06.042 «Специалист по большим данным».

Категория слушателей: граждане, имеющие или получающие среднее профессиональное или высшее  образование

Форма обучения: очно-заочная с применением ДОТ, заочная с применением ДОТ

Результаты обучения: 

В результате   освоения программы слушатель должен приобрести следующие знания и умения:

знать: 

–        классификацию типов наборов данных; 

–        методы сбора и подготовки исходных данных;

–        методы работы с датасетами в R (объединение, селекция, фильтрация, и др.).

–        методы графической поддержки аналитических исследования; – Методы формирования отчетов в Markdown. 

–        методы формирования шайни-документов (графические объекты), в том числе картограммы.

–        технологии семплирования для получения сбалансированных выборок;

–        основные современные методы анализа количественных и факторных данных;

–        методы валидации и кросс-валидации при обучении алгоритмов машинного обучения;

–        алгоритмы машинного обучения – бинарные модели регрессии, модели регрессии (метод лассо и гребневой регрессии); байесовские классификаторы, алгоритмы бустинга, методы деревьев решений и случайного леса);

–        ансамблевые процедуры в машинном обучения;

–        алгоритмы обработки входной информации, с применением современных инструментальных средств; 

–        методы предварительной обработки информации (метод главных компонент, кластерный анализ) для возможности применения продвинутых методов анализа данных;

–        метрики качества для оценки алгоритмов машинного обучения;

–        методы опорных векторов для решения задач классификации; – методы подбора нелинейного ядра для решения задач методом опорных векторов;

–        методы работы с виртуальной машиной;

–        методы парсинга данных в сети интернет;

–        структуру HTML документа, структуру и параметры HTML тегов, объектную модель DOM;

–        методы интеграции решений на R в Информационные системы.

уметь:

–        проводить качественную чистку данных, проводить восполнение данных;

–        восполнять выборку до сбалансированного объема;

–        проводить процедуры валидации и кросс-валидации для обучения алгоритмов машинного обучения;

–        использовать метрики качества для оценки алгоритмов машинного обучения;

–        использовать алгоритмы машинного обучения для решения задач классификации;

–        использовать алгоритмы машинного обучения для решения задач регрессии;

–        проводить ансамблирование алгоритмов машинного обучения для повышения точности решения задач классификации и регрессии;

–        применять техники сэмплирования для восполнения баланса выборок, используя средства среды R Studio;

–        строить модели на основе алгоритмов машинного обучения для решения задач регрессии и классификации;

–        использовать методы машины опорных векторов для задач классификации;

–        использовать наивный байесовский классификатор для классификации текстовых сообщений;

–        проводить оценку качества алгоритмов машинного обучения;

–        ориентироваться в стандарте исключений для роботов сайта; – извлекать HTML тексты и анализировать их содержимое с помощью библиотек R.

–        формировать отчеты в R Markdown в виде pdf, Word и HTML страниц (в том числе проводить широкую графическую поддержку анализа). 

Срок обучения: 4 месяца (17 недель) 

Объем программы: 360 ч

Итоговый документ: По итогам обучения выдаётся диплом установленного образца о прохождении профессиональной переподготовки с присвоением квалификации «Специалист по анализу больших данных». 

Подать заявку на обучение в рамках проекта Содействие занятости

Подключение к программе ТОЛЬКО администратором на основании приказа о зачислении

Руководитель программы Лакман Ирина Александровна