अनुप्रयुक्त विज्ञान में डेटा विश्लेषण - डेटा विश्लेषण स्कूल से निःशुल्क पाठ्यक्रम, प्रशिक्षण 4 सेमेस्टर, दिनांक: 5 दिसंबर, 2023।
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / December 08, 2023
आईटी उद्योग में अग्रणी विशेषज्ञों का एक ही कार्यक्रम
शाद क्या है?
दो-वर्षीय यांडेक्स कार्यक्रम 2007 में सामने आया और डेटा विश्लेषण सिखाने वाला रूस में पहला स्थान बन गया। एसएचएडी पाठ्यक्रमों ने एचएसई और एमआईपीटी जैसे बड़े विश्वविद्यालयों में मास्टर कार्यक्रमों का आधार बनाया।
1. उन लोगों के लिए लचीला कार्यक्रम जो मशीन लर्निंग का पता लगाना चाहते हैं और आईटी उद्योग में काम करना चाहते हैं
2. रूसी और विदेशी वैज्ञानिकों और विशेषज्ञों से लेखक के पाठ्यक्रम
3. आईटी अभ्यास में होमवर्क वास्तविक कार्यों के करीब है
4. एक डिप्लोमा जो न केवल रूस में, बल्कि बड़ी विदेशी कंपनियों में भी मान्यता प्राप्त है
शाद के बारे में मुख्य बात
शिक्षा की भाषा: रूसी और अंग्रेजी
यह कितने समय तक चलता है: 2 वर्ष
प्रवेश के लिए आवेदन जमा करना: अप्रैल - मई, 2022
स्कूल कब शुरू होगा: सितंबर, 2022
लोड: 30 घंटे/सप्ताह
कब: शाम, 3 बार/सप्ताह
लागत मुक्त*
किसके लिए: प्रवेश परीक्षा उत्तीर्ण करने वाले प्रत्येक व्यक्ति के लिए
एप्लाइड साइंसेज प्रमुख में डेटा विश्लेषण की मुख्य विशेषता यह है कि छात्र अध्ययन के दूसरे वर्ष का अधिकांश समय एप्लाइड अनुसंधान परियोजनाओं पर काम करने में बिताते हैं। एसएचएडी में अध्ययन के लिए अंतिम ग्रेड काफी हद तक इस परियोजना की गुणवत्ता से निर्धारित होगा।
उन छात्रों के लिए, जो एसएचएडी के समानांतर, थीसिस (स्नातक या स्नातकोत्तर) तैयार कर रहे होंगे, एसएचएडी परियोजनाओं का उपयोग उनके विश्वविद्यालय के काम के आधार के रूप में किया जा सकता है।
अनिवार्य
अनुभवजन्य डेटा से कार्यात्मक पैटर्न का पुनर्निर्माण
01 निर्भरता पुनर्प्राप्ति की समस्या का सामान्य सूत्रीकरण
02 अधिकतम संभावना विधि
03 विशिष्ट निर्भरता पुनर्प्राप्ति समस्याओं के उदाहरण: प्रतिगमन, पैटर्न पहचान, पैटर्न पहचान और उनके अनुप्रयोग
04 अधिकतम संभावना पद्धति का उपयोग करके वितरण के गैर-पैरामीट्रिक अनुमान का निर्माण
05 प्रतिगमन अनुमान के लिए न्यूनतम वर्ग विधि। मॉडल चयन के लिए अधिकतम संभावना विधि
06 संभावना अनुपात परीक्षण
07 ऐसे निर्णय नियम की खोज करें जो पैटर्न पहचान समस्याओं में प्रशिक्षण डेटा पर त्रुटियों की संख्या या दंड फ़ंक्शन के औसत मूल्य को कम करता हो
08 बहुभिन्नरूपी रैखिक अनुमान
09 परसेप्ट्रॉन। संभावित कार्य. तंत्रिका - तंत्र
10 रैखिक अनुमान में प्राथमिक जानकारी को ध्यान में रखना
11 वर्गीकरण समस्या में सामान्यीकृत चित्र विधि
12 बायेसियन अनुमान
13 सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम)
14 कुछ वर्गीकरण विधियाँ
15 अनुभवजन्य जोखिम न्यूनीकरण पद्धति की आलोचना
16 इष्टतम हाइपरप्लेन
17 संभावनाओं के लिए आवृत्तियों के एक समान अभिसरण के लिए मानदंड। विकास समारोह. वीसी आयाम
18 एक इष्टतम हाइपरप्लेन के निर्माण की दोहरी समस्या
19 संभावनाओं के लिए आवृत्तियों के एक समान अभिसरण के लिए मानदंड। सीखने के पैटर्न की पहचान के कार्यों से संबंध
20 गैरपैरामीट्रिक तख़्ता प्रतिगमन का निर्माण
गणितीय अपेक्षाओं के औसत के एक समान अभिसरण के लिए 21 मानदंड
22 गैरपैरामीट्रिक कर्नेल प्रतिगमन का निर्माण
23 इष्टतम मॉडल जटिलता चुनने की समस्या
24 विभिन्न प्रकार की प्रतिगमन निर्भरताएँ
स्टोकेस्टिक्स की मूल बातें. स्टोकेस्टिक मॉडल
01 संभाव्यता की क्लासिक परिभाषा
02 सशर्त संभावनाएँ। आजादी। सशर्त गणितीय अपेक्षा.
03 असतत यादृच्छिक चर और उनकी विशेषताएं
04 सीमा प्रमेय
05 यादृच्छिक चलना
06 मार्टिंगेल्स
07 असतत मार्कोव श्रृंखलाएँ। एर्गोडिक प्रमेय.
08 अनंत संख्या में घटनाओं के साथ एक प्रयोग का संभाव्य मॉडल। कोलमोगोरोव की स्वयंसिद्ध बातें। यादृच्छिक चर के विभिन्न प्रकार के अभिसरण।
09 संभाव्यता मापों का कमजोर अभिसरण। सीमा प्रमेयों के प्रमाण में विशिष्ट कार्यों की विधि।
10 यादृच्छिक प्रक्रियाएं
एल्गोरिदम और डेटा संरचनाएं, भाग 1
01 जटिलता और कम्प्यूटेशनल मॉडल। लेखांकन मूल्यों का विश्लेषण (शुरुआत)
02 लेखांकन मूल्यों का विश्लेषण (अंत)
03 मर्ज-सॉर्ट और क्विक-सॉर्ट एल्गोरिदम
04 सामान्य आँकड़े। ढेर (शुरुआत)
05 ढेर (अंत)
06 हैशिंग
07 खोज वृक्ष (शुरुआत)
08 खोज वृक्ष (जारी)
09 पेड़ खोजें (अंत)। असंयुक्त समुच्चयों की प्रणाली
आरएमक्यू और एलसीए के 10 उद्देश्य
ज्यामितीय खोज के लिए 11 डेटा संरचनाएँ
12 अप्रत्यक्ष ग्राफ़ में गतिशील कनेक्टिविटी की समस्या
01 बुनियादी अवधारणाएँ और व्यावहारिक समस्याओं के उदाहरण
02 मीट्रिक वर्गीकरण विधियाँ
03 तार्किक वर्गीकरण विधियाँ और निर्णय वृक्ष
04 क्रमिक रैखिक वर्गीकरण विधियाँ
05 सपोर्ट वेक्टर मशीन
06 बहुभिन्नरूपी रैखिक प्रतिगमन
07 नॉनलाइनियर और नॉनपैरामीट्रिक रिग्रेशन, गैर-मानक हानि फ़ंक्शन
08 समय श्रृंखला का पूर्वानुमान
09 बायेसियन वर्गीकरण विधियाँ
10 लॉजिस्टिक रिग्रेशन
11 एसोसिएशन नियम खोजें
मशीन लर्निंग में सांख्यिकी के मूल सिद्धांत
01 परिचय
02 सांख्यिकीय अनुमान के सिद्धांत के मूल कार्य और विधियाँ
03 वितरण अनुमान और सांख्यिकीय कार्यप्रणाली
04 मोंटे कार्लो सिमुलेशन, बूटस्ट्रैप
05 पैरामीट्रिक अनुमान
06 परिकल्पनाओं का परीक्षण
07 बहुआयामी डेटा की आयामीता को कम करना
08 मॉडल संवेदनशीलता मूल्यांकन
09 रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन
प्रयोगों के 10 डिज़ाइन
11 रैखिक प्रतिगमन में नियमितीकरण के विभिन्न प्रकार
प्रतिगमन निर्भरता के निर्माण के लिए 12 अरेखीय विधियाँ
13 गैरपैरामीट्रिक अनुमान
अनुमान के लिए 14 बायेसियन दृष्टिकोण
प्रतिगमन के लिए 15 बायेसियन दृष्टिकोण
प्रतिगमन और अनुकूलन के लिए 16 बायेसियन दृष्टिकोण
17 डेटा विश्लेषण समस्याओं में यादृच्छिक गाऊसी फ़ील्ड मॉडल का उपयोग करना
18 सरोगेट मॉडलिंग और अनुकूलन समस्याओं में सांख्यिकीय मॉडल और विधियों का उपयोग
01 उत्तल कार्य और सेट
02 अनुकूलतम स्थितियाँ एवं द्वंद्व
03 अनुकूलन विधियों का परिचय
04 उत्तल चिकनी और उत्तल गैर-चिकनी समस्याओं के वर्गों के लिए जटिलता
05 चौरसाई तकनीक
06 दण्ड संबंधी कार्य। बाधा विधि. संशोधित लैग्रेंज फ़ंक्शन विधि
07 एडीएमएम
08 दर्पण लगाने की तकनीक का परिचय
09 न्यूटन विधि और अर्ध-न्यूटन विधियाँ। बीएफजीएस
10 मजबूत अनुकूलन का परिचय
11 स्टोकेस्टिक अनुकूलन का परिचय
12 यादृच्छिक अनुकूलन एल्गोरिदम
13 ऑनलाइन अनुकूलन का परिचय
मशीन लर्निंग, भाग 2
01 वर्गीकरण और प्रतिगमन के तंत्रिका नेटवर्क तरीके
02 संरचनागत वर्गीकरण और प्रतिगमन विधियाँ
03 मॉडलों के चयन के लिए मानदंड और सुविधाओं के चयन के लिए तरीके
04 रैंकिंग
05 सुदृढीकरण सीखना
06 बिना शिक्षक के सीखना
07 आंशिक प्रशिक्षण में समस्याएँ
08 सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग
09 विषय मॉडलिंग
परियोजना कार्य
Microsoft Office 2021 के नवीनतम संस्करण में एक अंतर्निहित प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे विज़ुअल बेसिक फॉर एप्लिकेशन (VBA) कहा जाता है। कार्यालय के साथ उपयोगकर्ताओं के काम को स्वचालित करने का मुख्य सबसे महत्वपूर्ण साधन अभी भी बना हुआ है अनुप्रयोग। मैक्रोज़ के बिना कार्यान्वित नहीं किए जा सकने वाले लागू कार्यों की सबसे बड़ी संख्या एक्सेल स्प्रेडशीट के साथ काम करते समय उत्पन्न होती है।
4,1
यह पाठ्यक्रम 1C: एंटरप्राइज़ 8 सिस्टम (प्रबंधित एप्लिकेशन, प्लेटफ़ॉर्म संस्करण 8.3) में कॉन्फ़िगरेशन विशेषज्ञों के प्रारंभिक प्रशिक्षण के लिए है। प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, आप 1सी: एंटरप्राइज 8 सिस्टम में कॉन्फ़िगरेशन और प्रोग्रामिंग की बुनियादी बातों से परिचित हो जाएंगे। आप कॉन्फ़िगरेशन ऑब्जेक्ट के साथ काम करने और भाषा में प्रोग्राम मॉड्यूल लिखने में व्यावहारिक कौशल हासिल करेंगे सिस्टम.
4,1
वीबीए में तीन दिवसीय मैक्रोज़ पाठ्यक्रम। एक्सेल 20XX. उन पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपने दैनिक कार्यों में लगातार एक्सेल का उपयोग करते हैं और वीबीए कोड और स्वतंत्र रूप से सीखना चाहते हैं प्रोग्राम मैक्रोज़, जो आपको दोहराए जाने वाले नियमित कार्यों को स्वचालित रूप से करने, समय बचाने और दक्षता बढ़ाने की अनुमति देगा श्रम। कार्यालय उत्पादों में एक बेहतरीन उपकरण होता है जो नियमित कार्यों को स्वचालित करने में मदद करता है, साथ ही ऐसे काम भी करता है जो सामान्य रूप से संभव नहीं होते हैं। यह टूल बिल्ट-इन प्रोग्रामिंग लैंग्वेज VBA (एप्लिकेशन के लिए विज़ुअल बेसिक) है। वीबीए में कोर्स मैक्रोज़। एक्सेल 20XX आपको एक्सेल में काम को स्वचालित करने के कौशल में महारत हासिल करने में मदद करेगा। पाठ्यक्रम कार्यक्रम में सैद्धांतिक और व्यावहारिक भाग शामिल हैं और यह ऑनलाइन और शहरों में सॉफ्टलाइन प्रशिक्षण केंद्र की कक्षाओं में उपलब्ध है रूस (मास्को, सेंट पीटर्सबर्ग, येकातेरिनबर्ग, कज़ान, क्रास्नोयार्स्क, निज़नी नोवगोरोड, नोवोसिबिर्स्क, ओम्स्क, रोस्तोव-ऑन-डॉन और खाबरोवस्क)।
3,6