Програма за приложни науки за данни
Цели на Курса:
- Въведение в основните концепции на науката за данните.
- Разбиране на процеса на събиране, обработка и анализ на данни.
- Запознаване с основните инструменти и техники за визуализация на данни.
- Развитие на критично мислене и умения за решаване на проблеми чрез анализ на данни.
Структура на Курса:
Курсът е структуриран в 12 седмици, като всяка седмица включва една 1-часова лекция и една 1-часова практическа сесия. Общо 24 часа.
Седмица 1: Въведение в Науката за Данните
- Лекция: Какво е наука за данните?
- История и еволюция
- Примери за използване на данни в ежедневието
- Практическа сесия: Запознаване с различни типове данни и основни термини
Седмица 2: Събиране на Данни
- Лекция: Методи за събиране на данни
- Анкети, наблюдение, експерименти
- Автоматично събиране на данни (сензори, интернет)
- Практическа сесия: Провеждане на анкета и събиране на данни от интернет
Седмица 3: Почистване и Подготовка на Данни
- Лекция: Защо е важно почистването на данни?
- Премахване на грешки и непълни данни
- Форматиране и стандартизиране на данни
- Практическа сесия: Работа с извадки от данни и почистване на грешки
Седмица 4: Въведение в Статистиката
- Лекция: Основни статистически концепции
- Средна стойност, медиана, мода
- Разпределение и дисперсия
- Практическа сесия: Изчисляване на статистически показатели с помощта на Excel
Седмица 5: Визуализация на Данни
- Лекция: Защо визуализацията на данни е важна?
- Видове графики и диаграми
- Основни принципи на добра визуализация
- Практическа сесия: Създаване на графики с помощта на Excel и Google Sheets
Седмица 6: Въведение в Програмирането с Python
- Лекция: Защо Python е полезен за науката за данните?
- Основни синтаксис и структури от данни в Python
- Практическа сесия: Първи стъпки в програмирането с Python (използване на Jupyter Notebook)
Седмица 7: Обработка на Данни с Python
- Лекция: Работа с библиотеки за обработка на данни в Python
- Pandas и NumPy
- Практическа сесия: Импортиране и манипулиране на данни с Pandas
Седмица 8: Визуализация на Данни с Python
- Лекция: Въведение в Matplotlib и Seaborn
- Създаване на графики и диаграми
- Практическа сесия: Визуализация на данни с помощта на Matplotlib и Seaborn
Седмица 9: Машинно Обучение – Основи
- Лекция: Какво е машинно обучение?
- Основни типове машинно обучение (контролирано и неконтролирано)
- Практическа сесия: Изграждане на проста модел за класификация с Scikit-learn
Седмица 10: Приложения на Науката за Данните
- Лекция: Как се използва науката за данните в различни индустрии?
- Здравеопазване, финанси, маркетинг и др.
- Практическа сесия: Работа по мини проект – анализ на данни от реалния свят
Седмица 11: Етика и Поверителност при Работа с Данни
- Лекция: Защо етиката е важна в науката за данните?
- Поверителност и защита на данни
- Практическа сесия: Дискусия и казуси, свързани с етика и поверителност
Седмица 12: Преглед и Финален Проект
- Лекция: Обобщение на наученото и подготовка за финален проект
- Инструкции за проекта
- Практическа сесия: Представяне и обсъждане на финалните проекти
Детективи на данни
- Теоретични умения
- Практически умения
- Лични умения
Основи на науката за данните
- Разбиране на ключовите концепции в науката за данните.
- Запознаване с историята и развитието на науката за данните.
Събиране и съхранение на данни
- Методи за събиране на данни от различни източници.
- Основи на базите данни и тяхната структура.
Обработка и почистване на данни
- Разбиране на важността на чистите данни.
- Основни техники за почистване на данни (премахване на дублиращи записи, справяне с липсващи стойности и т.н.).
Анализ на данни
- Основни статистически концепции (средна стойност, медиана, мода, разпределение).
- Методи за анализ на данни и идентифициране на тенденции.
Визуализация на данни
- Значението на визуализацията на данни.
- Запознаване с различни видове графики и диаграми (ленти, пай, хистограми и т.н.).
- Основи на инструменти за визуализация на данни (например, Tableau, Excel).
Прогнозиране и моделиране
- Основни концепции за прогнозиране на данни.
- Запознаване с простите предиктивни модели.
Етика в науката за данните
- Разбиране на етичните аспекти при работа с данни.
- Запознаване с конфиденциалността и защитата на личните данни.
Комуникация на резултати
- Как да представяте данни и анализи на разбираем и интересен начин.
- Разработка на доклади и презентации, базирани на данни.
Работа в екип и проекти
- Основи на съвместната работа по проекти свързани с данни.
- Разделение на задачите и отговорностите в екипа.
Основи на машинното обучение
- Въведение в машинното обучение и неговите приложения.
- Разбиране на разликата между наблюдаемо и ненаблюдаемо обучение.
Събиране и Организиране на Данни:
- Умения за събиране на данни от различни източници.
- Организиране на данни в таблици и бази данни.
- Основи на почистването на данни и премахване на грешки.
Анализ и Интерпретация на Данни:
- Използване на основни статистически методи за анализ на данни.
- Идентифициране на ключови тенденции и модели в данните.
- Приложение на изчисления за средна стойност, медиана, мода и диапазон.
Визуализация на Данни:
- Създаване на графики и диаграми с помощта на софтуер за визуализация на данни (напр. Microsoft Excel или Google Sheets).
- Използване на цветове и форматиране за по-ясно представяне на данните.
- Създаване на инфографики и презентации, за да разкажат истории с данни.
Програмиране за Анализ на Данни:
- Основи на програмирането с език като Python или R.
- Писане на скриптове за автоматизиране на анализи и обработка на данни.
- Използване на библиотеки за анализ и визуализация на данни (напр. Pandas и Matplotlib за Python).
Решаване на Реални Проблеми:
- Приложение на научените умения за решаване на реални проблеми.
- Изграждане на модели за прогнозиране и анализиране на бъдещи тенденции.
- Участие в групови проекти за изследване на конкретни казуси и представяне на резултатите.
Критично Мислене и Вземане на Решения:
- Оценка на надеждността и точността на данните.
- Идентифициране на потенциални пристрастия в анализа на данни.
- Вземане на обосновани решения въз основа на анализираните данни.
Комуникация и Презентация:
- Ефективно комуникиране на резултатите от анализа на данни.
- Създаване на ясни и разбираеми доклади и презентации.
- Работа в екип и споделяне на идеи и решения с другите участници.
Етика в Анализа на Данни:
- Разбиране на важността на етичните принципи при работа с данни.
- Спазване на конфиденциалност и защита на личните данни.
- Разглеждане на правните аспекти и отговорности при използването на данни
Критично мислене:
- Анализиране на информация и данни, за да се правят обосновани заключения.
- Разграничаване на релевантни данни от шум.
Решаване на проблеми:
- Прилагане на методи за разпознаване и решение на реални проблеми чрез данни.
- Разработване на стратегически подходи за справяне с различни предизвикателства.
Аналитични умения:
- Използване на статистически методи за анализ на данни.
- Работа с различни инструменти за визуализация на данни.
Комуникационни умения:
- Умение да представят резултати и изводи по ясен и разбираем начин.
- Разказване на истории чрез данни, за да се убедят и информират другите.
Технически умения:
- Основни умения за програмиране на Python или друг език, подходящ за анализ на данни.
- Работа с таблични процесори и други софтуерни инструменти за анализ на данни.
Умения за работа в екип:
- Сътрудничество с други ученици за изпълнение на проекти.
- Обмен на идеи и знания в групова среда.
Организационни умения:
- Планиране и управление на малки проекти.
- Управление на времето и приоритетите за успешно завършване на задачи.
Любопитство и креативност:
- Насърчаване на въображението при търсене на решения и интерпретации на данни.
- Изследване на различни подходи и методологии в анализа на данни.
Самостоятелност и отговорност:
- Умение да работят самостоятелно и да поемат отговорност за своите задачи и резултати.
- Развиване на самодисциплина и мотивация за учене и усъвършенстване.
Етични умения:
- Разбиране на етичните аспекти на работата с данни.
- Отговорно използване и интерпретация на данни, с уважение към личната неприкосновеност и конфиденциалност.
Въведение в света на данните: Добре дошли във фантастичния свят на данните! Тук ще научите как да разгадавате тайните зад скритите числа и статистическите факти. Разкриване на удивителни статистически истины и упражнения в намирането на скрити съкровища в големите данни.
Откриване и събиране на данни: Стъпка едно: научете се как да избирате, разпознавате и събирате данни от всякъде, от социалните мрежи до интернет магазините. Използване на детектори, ловувачи и заманици, за да събирате невероятни количества данни.
Анализ и визуализация на данни: Разкрийте секретите зад цифрите! Влезте в света на магията на визуализацията на данни, където ще създадете уникални медии и ще научите как да разгадавате сигнали от шум в тези числа.
Машинно самообучение и AI: Прехвърляме се във вълнуващия свят на машинното самообучение! Ще създадем модели, които се учат да предсказват и класифицират данни. Ще използваме библиотеки като scikit-learn и TensorFlow и ще изследваме как да подобрим нашите модели.
Ше се потопим в реални данни и ще научим как да ги анализираме и интерпретираме. Ще разгледаме различни методи за обработка и очистване на данни, както и как да извличаме полезна информация чрез статистически и визуални анализи. Ще използваме Python за изчисления и библиотеки като Pandas и Matplotlib за работа с данни.
Практически Проекти
- Разработка на собствен модел
- Оценка и оптимизация на модели
- Презентиране на проекти и получаване на обратна връзка
- Финален капстоун проект:
- Избор на тема
- Разработка на проекта
- Представяне и защита пред жури
Моля, попълнете този формуляр
- PreviewDuration : 1 hrs
- PreviewDuration : 1 hrs
- PreviewDuration : 1 hrs
Total number of Students in this course : 1
-
darren
-
Mcgettrick
-
Nik Raychev
-
testtest test
-
Kaloyan Andreeev
-
Александър Дойчев
No news found!
-
1 Star
-
2 Stars
-
3 Stars
-
4 Stars
-
5 Stars
Comment ( 1 )
Leave a Reply Cancel reply
- Data Science
- 3
- 3 h
- : 50
Свържете се с нас:
Свържете се с нас:
- Бизнес Парк Варна, Сграда Б1, гр. Варна
- support@xplorify.bg
- +358 889 852720
- www.xplorify.bg
test
Suspendisse dignissim, velit sed mattis ultricies, urna sem auctor velit, convallis facilisis libero elit pellentesque metus. Curabitur porta dui sit amet ligula ullamcorper posuere. Pellentesque rutrum nulla vel tempus ullamcorper. Pellentesque lectus augue.