Документ по окончании обучения УДОСТОВЕРЕНИЕ О ПОВЫШЕНИИ КВАЛИФИКАЦИИ
Слушатель приобретает систему знаний и компетенций, необходимых для осуществления анализа и оценки финансово-экономических показателей, проверки статистических гипотез, визуализации в Python и грамотной интерпретации полученных результатов
Важные факты о языке Python
Python – высокоуровневый язык программирования, который имеет простой, четкий, понятный синтаксис и достаточно большой набор функций
Python предлагает огромное количество библиотек, которые можно использовать на разных этапах анализа данных. В основном они бесплатные
Сообщество языка Python достаточно функционально, GitHub содержит более 90000 репозиториев с Python-проектами. Поэтому почти всегда можно найти ответ на интересующий вопрос.
Python приобрел популярность не так давно. В 2020 Python стал четвертым в списке самых используемых языков программирования после JavaScript, HTML/CSS и SQL — его используют 44,1% разработчиков.
Python работает практически на всех известных платформах – от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети. Его используют Google, Intel, Cisco и Hewlett-Packard, на нем работают популярные площадки YouTube, «ВКонтакте», DropBox.
Python широко распространен и используется во многих сферах: от веб-разработки и системного администрирования до бизнес-анализа и работы с большими данными, искусственным интеллектом и интернетом вещей.
Востребованность! Решения в сфере Big Data и Business Analytic приносят сотни миллиардов каждый год, и доходы постоянно растут. Причина проста - анализ данных помогает бизнесу предсказывать запросы потребителей, персонализировать их политики, предотвращать возможные неудачи и принимать более удачные решения. Изучение языка Python - одно из самых перспективных вложений в себя.
СТРУКТУРА КУРСА
Тема 1.1. Основы языка Python. Краткое описание библиотек языка: Matplotlib, Numpy, Scipy, Pandas, Sklearn, Sympy.
Тема 1.2. Вероятность. Метод Монте-Карло. Законы распределения случайных величин. Методы моделирования распределений.
Тема 1.3. Числовые характеристики случайных величин. Точечные и интервальные оценки. Методы их получения в Python. Метод бутстрэп. Визуализация данных.
Доцент Департамента математики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Общий стаж научно-педагогической деятельности Общий научно-педагогической стаж работы в образовательных организациях составляет 27 лет. В Финансовом университете на должности доцента – 11 лет Учебная и учебно-методическая работа в должности доцента Подготовлены и опубликованы 9 учебников, из которых семь посвящены применению языков R и Python в теории вероятностей, математической статистике и анализе данных. Повышение квалификации «Технология и инструменты анализа данных и принятия решений в экономике и финансах» «Математика и Python для анализа данных» «Анализ данных на языке R в профессиональной деятельности работника высшей школы» «Обучение школьников языкам программирования: работающие педагогические методики и практики 2022» «Поиск структуры в данных» «Обучение на размеченных данных» «Разработка электронных курсов в СДО Moodle» «Внедрение современных вычислительных средств в преподавание математических дисциплин: использование языка программирования R в математическом анализе» «Опыт разработки и применения дистанционных образовательных технологий в высшем образовании (Astra Linux, LibreOffice)» «Искусственный интеллект» «Технология и методика электронного обучения в Финуниверситете»
КОМПЕТЕНЦИИ В ВАШЕМ РЕЗЮМЕ
по окончании программы повышения квалификации "Анализ данных на языке Python"
Обработка, визуализация и анализ данных
Построение таблиц и графиков различных форматов в зависимости от задачи
Проведение статистических тестов
Разработка показателей эффективности продвижения и стратегии продвижения с заказчиком
Проведение разведочного анализа
ПОЧЕМУ МЫ?
1
Диплом одного из ведущих ВУЗов страны
Синергетический эффект традиционных методик, инновационных разработок в увеличении компетенций сотрудников.
2
Преподаватели мирового уровня
Огромный опыт преподавания, авторские разработки, научные публикации, взаимодействие с научным сообществом.
3
Современный актуальный контент программ
Постоянная актуализация учебных материалов, использование реальных кейсов, мониторинг законодательства.
4
Оснащение лучшим оборудованием для дистанционного обучения
Опробированная система проведения и записи онлайн-лекций и вебинаров, взаимодействия с преподавателями.
5
Большое количество практических задач
Наши выпускники готовы сразу приступить к решению текущих задач.
6
Гибкая система скидок
Мы готовы предложить скидку на обучение до 30% при формировании группы слушателей
7
Дистанционный формат
Слушатель выстраивает график обучения по индивидуальному плану без отрыва от основной деятельности.
8
Взаимодействие с преподавателями и кураторами
Обучение построено на личном контакте преподавателя и слушателя и позволяет быстрее и эффективнее освоить программу
НАШИ КОНТАКТЫ
Пожалуйста, заполняйте все поля в заявке - это поможет быстрее ее обработать и ответить вам
Телефоны: +7 499 55 31 0 31
WhatsApp: +7 925 653-94-00
E-mail: dpo@fa.ru
Адрес: 121096, г. Москва, ул. Олеко Дундича, дом 23, корпус 1