НАЗАД

Аналитика технологических данных. Основы искусственного интеллекта

В данном разделе представлены массовые открытые онлайн-курсы (МООК). МООК является дополнительным учебным материалом. 

Обращаем Ваше внимание, что изучение МООК доступно любому зарегистрированному пользователю, однако МООК не является частью образовательных программ повышения квалификации. 

Изучение материалов МООК не предполагает выдачу удостоверений, сертификатов или иных документов, подтверждающих их изучение.

Курс «Аналитика технологических данных. Основы искусственного интеллекта» направлен на овладение практическими навыками, умениями и теоретическими основами методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации при решении задач профессиональной деятельности в машиностроении.

В ходе освоения курса слушатели получат представление о  разработке алгоритмов и компьютерных программ, пригодные для практической аналитики и прогнозирования технологических параметров производственного процесса, сформируют практические навыки сбора, обработку, отображения и архивирования информации об объектах интеллектуальных систем управления производственными процессами  на основе предиктивной аналитики технологических данных для аналитики качества продукции.

МООК
Программа
1
Аналитика технологических данных. Основы искусственного интеллекта
a.
Трейлер
2
Основы аналитики данных
a.
Введение в аналитику
b.
Текстовый материал
c.
Презентация
d.
Основы аналитики
e.
Текстовый материал
f.
Презентация
g.
Основы статистики
h.
Текстовый материал
i.
Презентация
j.
Корреляция
k.
Текстовый материал
l.
Презентация
m.
Проверка гипотез
n.
Текстовый материал
o.
Презентация
p.
Работа в электронных таблицах
q.
Текстовый материал
r.
Презентация
s.
Аналитика данных на основе электронных таблиц
t.
Текстовый материал
u.
Презентация
v.
Основы GIT
w.
Текстовый материал
x.
Презентация
y.
NoSQL
z.
Текстовый материал
aa.
Презентация
ab.
Тестирование
3
SQL и получение данных
a.
Основы баз данных
b.
Текстовый материал
c.
Презентация
d.
Основы работы с SQL
e.
Текстовый материал
f.
Презентация
g.
Запросы к нескольким таблицам SQL
h.
Текстовый материал
i.
Презентация
j.
Подзапросы
k.
Текстовый материал
l.
Презентация
m.
Представления
n.
Текстовый материал
o.
Презентация
p.
Проектирование базы данных
q.
Текстовый материал
r.
Презентация
s.
Создание и удаление таблиц
t.
Текстовый материал
u.
Презентация
v.
Тестирование
4
Python для анализа данных
a.
Основные сведения о Python
b.
Текстовый материал
c.
Презентация
d.
Математические операции. Комментарии. Переменные. Строковые типы данных. Логические выражения и условные операторы. Отступы и оформление кода
e.
Текстовый материал
f.
Видеолекция
g.
Функции. Лямбда функции. Пользовательские функции. Передача параметров функции
h.
Текстовый материал
i.
Презентация
j.
Кортежи. Списки. Словари. Массивы
k.
Текстовый материал
l.
Презентация
m.
Циклы. Цикл for. Функция range()
n.
Текстовый материал
o.
Презентация
p.
Классы. Наследование. Указатели и словари классов. Модули
q.
Текстовый материал
r.
Презентация
s.
Файловый ввод-вывод. Обработка исключений
t.
Текстовый материал
u.
Презентация
v.
Основные понятия. Создание массивов. Структурированные массивы. Вывод массивов на печать. Базовые операции
w.
Текстовый материал
x.
Презентация
y.
Индексы, срезы, итерации. Изменение формы массивов. Объединение массивов. Копии и представления. Маскированные массивы
z.
Текстовый материал
aa.
Презентация
ab.
Структуры данных в pandas. Структура Series, создание, работа с элементами
ac.
Текстовый материал
ad.
Презентация
ae.
Структура DataFrame, создание, работа с элементами. Доступ к данным
af.
Текстовый материал
ag.
Презентация
ah.
Статистический анализ в Python
ai.
Текстовый материал
aj.
Презентация
ak.
Визуализация данных
al.
Текстовый материал
am.
Презентация
an.
Тестирование
5
Машинное обучение
a.
Общее представление о машинном обучении
b.
Текстовый материал
c.
Презентация
d.
Общее представлен о нейронных сетях. Теория
e.
Текстовый материал
f.
Презентация
g.
TensorFlow Keras. Решение математических задач, часть 1
h.
Текстовый материал
i.
Презентация
j.
TensorFlow Keras. Решение математических задач, часть 2
k.
Текстовый материал
l.
Презентация
m.
TensorFlow Keras. Классификация изображений, часть 1
n.
Текстовый материал
o.
Презентация
p.
TensorFlow Keras. Классификация изображений, часть 2
q.
Текстовый материал
r.
Презентация
s.
Библиотека Scikit-learn. Обучение с учителем и без учителя, часть 1
t.
Текстовый материал
u.
Презентация
v.
Библиотека Scikit-learn. Обучение с учителем и без учителя, часть 2
w.
Текстовый материал
x.
Презентация
y.
Тестирование
6
Аналитика больших данных в промышленности
a.
Организация работы с большими данными в промышленности
b.
Текстовый материал
c.
Презентация
d.
Data mining
e.
Текстовый материал
f.
Презентация
g.
Метрики технологических данных
h.
Текстовый материал
i.
Презентация
j.
Тестирование
7
Итоговое тестирование
a.
Тестирование
Преподаватели
English / Русский