Data Science für Manager – Kurs 60.000 Rubel. von HSE, Schulung 2 Tage, Datum: 17. Juni 2023.
Verschiedenes / / November 30, 2023
Zusätzliche Berufsbildungsprogramme sind praxisorientiert und ermöglichen Ihnen eine Weiterentwicklung in kürzerer Zeit (von mehreren Wochen bis zu zwei Jahren). Erwerben Sie einen neuen Beruf, erwerben Sie aktuelle Fach- und Führungskompetenzen oder erweitern Sie Ihr Wissen in einem bestimmten Fachgebiet Bereiche.
Zur Beherrschung zusätzlicher berufsbezogener Studiengänge sind berechtigt:
- Personen mit weiterführender Berufs- und (oder) Hochschulbildung;
- Personen, die eine weiterführende Berufs- und (oder) Hochschulausbildung absolvieren.
Lernziele
1 Wechseln Sie zu einer neuen Ebene der beruflichen Entwicklung
2 Den sich schnell ändernden Anforderungen des Marktes und des gesellschaftlichen Umfelds gerecht werden
3 Werden Sie ein erfolgreicher Unternehmensmanager
4 Befriedigung des Bildungsbedarfs in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft, Kultur und Kunst
Weiterbildungsprogramme
Fortgeschrittene Schulungsprogramme
Anhebung des beruflichen Niveaus im Rahmen bestehender Qualifikationen und (oder) Verbesserung und (oder) Erwerb neuer für die berufliche Tätigkeit erforderlicher Kompetenzen
- Ab 16 Unterrichtsstunden
- Zertifikat über die Fortbildung
- Für Personen, die eine höhere oder sekundäre Berufsausbildung haben (oder abschließen).
Professionelle Umschulungsprogramme
Erwerb der Kompetenzen, die für die Ausübung einer neuen beruflichen Tätigkeit erforderlich sind
- Ab 250 Studienstunden
- Diplom der beruflichen Umschulung mit der Berechtigung zur Ausübung neuer beruflicher Tätigkeiten
- Für Personen, die eine höhere oder sekundäre Berufsausbildung haben (oder abschließen).
Berufliche Umschulungsprogramme zur Erlangung zusätzlicher Qualifikationen
- Für Personen, die eine höhere oder weiterführende Berufsausbildung und mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in einer Führungsposition haben oder absolvieren
Berufliche Umschulungsprogramme zur Erlangung zusätzlicher Qualifikationen im Managementbereich „Master of Business Administration“ (MBA – Master of Business Administration)“, auch für Führungskräfte (EMBA – Executive Master of Business Administration)
- Ab 2040 Unterrichtsstunden
- Diplom der beruflichen Umschulung mit Zusatzqualifikation „Master of Business Administration“
Professionelle Umschulungsprogramme zur Erlangung zusätzlicher Qualifikationen in einem bestimmten Fachgebiet Berufsfeld „Master in...“, auch für Führungskräfte (Executive Master). In…)
- Ab 2040 Unterrichtsstunden
- Diplom der beruflichen Umschulung mit Zusatzqualifikationen
Doktor der... Programme
Berufliche Umschulungsprogramme zur Erlangung zusätzlicher Qualifikationen für Berufsabschlüsse, insbesondere Doktortitel Betriebswirtschaftslehre (DBA – Doctor of Business Administration), Doktor der Rechtswissenschaften (Doctor of Law), Doktor der Pädagogik (Doctor of Education) und andere Grad
- Ab 2040 Unterrichtsstunden
- Diplom der beruflichen Umschulung, Verleihung eines Berufsabschlusses
- Für Personen mit höherer Berufsausbildung und mindestens 5 Jahren Berufserfahrung in leitender Position
Masterposition: Experte des Zentrums für Weiterbildung, Fakultät für Informatik.
Begann 2017 an der Higher School of Economics zu arbeiten. Er unterrichtet Kurse zum maschinellen Lernen im Marketing und zur Einführung in die Datenwissenschaft. Berufliche Interessen: maschinelles Lernen in der Bioinformatik, Bioinformatik, Datenanalyse in der Biologie, Ausbildung 2018, Master-Abschluss: Nationale Forschung Universität „Higher School of Economics“, Fachrichtung „Angewandte Mathematik und Informatik“ 2015 Bachelor-Abschluss: National Research University „Higher School“ Wirtschaftswissenschaften“, Fachrichtung „Angewandte Mathematik und Informatik“ Berufserfahrung 2020 – heute: Lead Data Scientist, X5 Retail Group 2019 – 2020: Leiter des Big Data Teams, Azbuka Vkusa 2019 – 2019: Senior Manager für Big-Data-Analyse, X5 Retail Group 2018 – heute: Lehrer am Zentrum für Weiterbildung, Fakultät für Informatik 2017 - heute: Gastdozent am Department of Big Data and Information Retrieval 2016 - 2016: Junior Analyst, Projektmanager, IIDF 2014 - 2015: Junior Produktmanager, Alfa-Bank.
Position: Dozent, Fakultät für Informatik, Abteilung für Big Data und Information Retrieval.
Abschluss an der Fakultät für Computermathematik und Kybernetik der Moskauer Staatlichen Universität im Jahr 2013. Begann 2016 an der Higher School of Economics zu arbeiten. Er unterrichtet Kurse zu Einführung in die Datenanalyse, Einführung in maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft.
Stellvertretender Abteilungsleiter, Dozent, Fakultät für Informatik, Abteilung für Big Data und Information Retrieval; Projektmanager, akademischer Betreuer, Fakultät für Informatik, Zentrum für Weiterbildung; Laborleiter, Fakultät für Informatik, Abteilung Big Data und Information Retrieval, Forschungslabor für Datenanalyse in Finanztechnologien; Akademischer Leiter des Bildungsprogramms „Angewandte Mathematik und Informatik“.
Berufliche Interessen: Datenanalyse, maschinelles Lernen, Analyse und automatische Textverarbeitung. Ausbildung 2013 Spezialität: Moskauer Staatsuniversität. M.V. Lomonosov, Fachrichtung „Angewandte Mathematik und Informatik“ Berufserfahrung Arbeitete in den Firmen Bioclinicum, Forecsys, Ozone. Seit 2014 arbeitet er bei Yandex. Seit 2016 arbeitet er an der Fakultät für Informatik der National Research University Higher School of Economics, wo er Kurse im Nebenfach „Intellektuell“ unterrichtet. Datenanalyse“ entwickelte und unterrichtet einen Kurs zum maschinellen Lernen im Studiengang „Angewandte Mathematik und Informatik". Seit 2019 - Akademischer Leiter des Studiengangs „Angewandte Mathematik und Informatik“. Auszeichnungen und Erfolge Bester Lehrer – 2019, 2018, 2017
Das Hauptziel des Kurses besteht darin, Techniken zur Erstellung eines konzeptionellen Modells einer Anwendung auf der Grundlage der Verwendung von zu untersuchen Vorlagen sowie die Möglichkeit der Wiederverwendung von im Rahmen der objektorientierten Entwicklung erstellten Entwicklungen Analyse. Der Kurs bietet praktische Anleitungen zum Erstellen einer UML-Darstellung eines konzeptionellen Modells und zur weiteren Umwandlung des konzeptionellen Modells in einen Entwurf.
4,2
🏆Gewinner der Stepik Awards 2022 in der Kategorie „Breakthrough of the Year“🏆 Praktischer Videokurs zu den Grundlagen der Datenwissenschaft. Keine Mathematik, keine Theorie, nur Beispiele für die Lösung realer Probleme mit Pandas und CatBoost. Ein Einführungsteil des Kurses zu Python und Pandas zur Datenanalyse ist kostenlos verfügbar!🔥
4
Der Kurs führt die Studierenden in die Grundkonzepte der Data Science ein. Wir werden uns grundlegende Algorithmen (lineare Modelle, Entscheidungsbäume, KNN, Zusammensetzungen) ansehen und die Datenvorbereitung (Bereinigung, Generierung neuer Features und deren Auswahl) analysieren. Die gewonnenen Erkenntnisse werden ausreichen, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen.
4