Wybrany termin:
Termin:
12 paź 2024 - 1 lip 2025
Miejsce:
Białystok
Cena:
8600,00 zł

Data Science

Offer image
Offer image
Wybrany termin:

Termin:

12 paź 2024 - 1 lip 2025

Miejsce:

Białystok

Czas trwania:

268 godz.

Prowadzący:

Wykładowcy Wydziału Informatyki PB

Termin niedostępny

Pozostałe terminy:

W tym momencie brak dostepnych terminów

Studia dostarczają uczestnikom wiedzy na temat podstaw i idei przetwarzania maszynowego (machine learning), sztucznej inteligencji i przetwarzania dużych ilości danych (big data). Studenci poznają proces przygotowania danych, metody przetwarzania oraz analizę i wizualizację danych. Studia oferują dwie specjalizacje: „Data Science – Developer” i „Data Science – Analityk danych”. Program obejmuje naukę języków R, Python i SQL oraz technologie takie jak Hadoop i Spark, a także głębokie uczenie (deep learning) i sieci neuronowe.

Usługa:
Studia podyplomowe
Poziom:
Zaawansowany

Studia są skierowane do osób zainteresowanych przetwarzaniem dużych ilości danych, analizą danych, uczeniem maszynowym oraz sztuczną inteligencją.

  1. Statystyczna analiza danych
  2. Przetwarzanie danych – bazy, hurtownie i big data
  3. Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego
  4. Wybrane metody matematyczne w analizie danych
  5. Data Science z językiem Python 1
  6. Język R w przetwarzaniu danych
  7. Technologie i środowisko Hadoop Spark - Wstęp
  8. Podstawowe narzędzia raportowania - Arkusz kalkulacyjny i wprowadzenie do SQL
  9. Seminarium - Prezentacje projektów
  10. Problemy biznesowe i rozwiązania wykorzystujące data science
  11. Przegląd metod Uczenia Maszynowego
  12. Seminarium - Prezentacje projektów
  13. Data Science z językiem Python 2
  14. Technologie i środowisko Hadoop
  15. Sztuczne Sieci Neuronowe i Deep Learning
  16. Kontenery w nowoczesnych środowiskach programistycznych i produkcyjnych – Docker, Kubernetes, Kafka
  17. Hadoop Machine Learning Frameworks
  18. Rynek badań, analiz, i data science w Polsce i na świecie
  19. Język R jako narzędzie wizualizacji i raportowania
  20. Interfejsy API w przetwarzaniu danych – rozpoznawanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego
  21. Zaawansowane narzędzia analityczne
  22. Język SQL dla Data Science
  23. Dedykowane narzędzia analityczne
  • Wykłady
  • Warsztaty
  • Pracownie komputerowe

Dane do kontaktu:

Tel.: 789 284 909 Tel.: 85 746 90 99

Email: wi.pd@pb.edu.pl

Organizator:

Wydział Informatyki

Uczestnik otrzymuje:

Dyplom ukończenia studiów

Wiedza:

  • Statystyczna analiza danych
  • Przetwarzanie danych – bazy, hurtownie i big data
  • Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego
  • Wybrane metody matematyczne w analizie danych
  • Technologie i środowisko Hadoop Spark - Wstęp
  • Podstawowe narzędzia raportowania - Arkusz kalkulacyjny i wprowadzenie do SQL
  • Problemy biznesowe i rozwiązania wykorzystujące data science
  • Przegląd metod Uczenia Maszynowego
  • Technologie i środowisko Hadoop
  • Sztuczne Sieci Neuronowe i Deep Learning
  • Rynek badań, analiz, i data science w Polsce i na świecie
  • Język R jako narzędzie wizualizacji i raportowania

Umiejętności:

  • Data Science z językiem Python 1 i 2
  • Język R w przetwarzaniu danych
  • Hadoop Machine Learning Frameworks
  • Kontenery w nowoczesnych środowiskach programistycznych i produkcyjnych – Docker, Kubernetes, Kafka
  • Interfejsy API w przetwarzaniu danych – rozpoznawanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego
  • Zaawansowane narzędzia analityczne
  • Język SQL dla Data Science

Kompetencje społeczne:

  • Praca zespołowa
  • Komunikacja z klientami i współpracownikami
  • Adaptacja do nowych technologii i zmieniających się wymagań