Офисные приложения и анализ данных

Главная

Обучающимся

Цифровые кафедры

Проект «Цифровые кафедры»

2 семестра

продолжительность обучения

256 часов

общая трудоемкость

Руководитель программы

Ткаченко Сергей Николаевич

доцент ОНК «Институт высоких технологий»

SNTkachenko@kantiana.ru

Из чего состоит программа?

МОДУЛЬ 1: Секреты и особенности работы в текстовом редакторе

Темы

Тема 1. Введение в текстовый редактор. Особенности интерфейса.
Тема 2. Ввод и редактирование текста
Тема 3. Изменение внешнего вида текста. Колонки и таблицы
Тема 4. Простая графика. Элементы визуализации. Схемы и диаграммы.
Тема 5. Гиперссылки, поля, закладки и перекрестные ссылки. Сноски, оглавление, списки.

МОДУЛЬ 2: Табличный процессор как средство анализа данных

Темы

Тема 1. Работа с листами.
Тема 2. Зависимости формул. Работа с формулами на нескольких листах. Форматирование таблиц и ячеек
Тема 3. Сводные таблицы и расчеты. Временные ряды и сводные таблицы.
Тема 4. Работа с данными.
Тема 5. Импорт данных. Расширение связей модели данных
Тема 6. Создание дашборда. Организация информационной безопасности при совместной работе с табличными документами

МОДУЛЬ 3: Информационная безопасность при работе с офисными документами

Темы
Тема 1. Защита персональных данных при работе с офисными документами. Тема 2. Безопасность при обмене офисными документами. Тема 3. Кибербезопасность при удаленной работе с офисными документами.

МОДУЛЬ 4: Программирование на языке программирования Python

Темы

Тема 1. Синтаксис языка Python.
Тема 2. Типы данных и объекты Python.
Тема 3. Структуры данных: списки, кортежи, словари, множества.
Тема 4. Функции в Python.
Тема 5. Условные операторы.
Тема 6. Циклы.
Тема 7. Работа с файлами.
Тема 8. Библиотека Pandas для работы с данными.
Тема 9. Визуализация данных в Python.

МОДУЛЬ 5: Анализ данных

Темы

Тема 1. Понятие анализа данных.
Тема 2. Задачи машинного обучения
Тема 3. Основы генерации текстов
Тема 4. Регрессионные методы.
Тема 5. Иерархические методы.
Тема 6. Метод k-ближайших соседей.
Тема 7. Метод опорных векторов
Тема 8. Ансамблевые методы. Временные ряды.
Тема 9. Кластеризация.

ПРАКТИКА

На базе IT-компаний

ИТОГОВАЯ АТТЕСТАЦИЯ

В формате демонстрационного экзамена (защита портфолио или выполнение проекта)

ВЫ УЗНАЕТЕ

расширенный синтаксис Python (циклы, условные конструкции, функции, списки, словари, генераторы).
средства обработки исключений и отладки программ
основные понятия и этапы процесса машинного обучения.
популярные модели и алгоритмы (регрессия, классификация, кластеризация)
инструменты подготовки и предварительной обработки данных (sklearn, numpy)
функционал офисного пакета MS Office / МойОфис.
способы оформления документации и деловой переписки, построения графиков и диаграмм, выполнения расчетов

ВЫ НАУЧИТЕСЬ

составлять скрипты для автоматизации регулярных профессиональных зада;
анализировать и обрабатывать данные с использованием базовых библиотек;
тренировке и оценке моделей машинного обучения;
интерпретации результатов и подготовке выводов;
грамотному оформлению документов и презентаций в соответствии с корпоративными требованиями;
эффективной и безопасной организации коммуникации посредством электронной почты и корпоративных мессенджеров

Как проходит обучение?
Обучение проходит в онлайн-формате на платформ lms.kantiana.ru. Весь лекционный материал представлен в виде записанных видеолекций, практические занятия проводятся в формате вебинаров через сервис Яндекс Телемост по заранее утвержденному расписанию. Запись вебинаров также выкладывается в курсе на lms. Практика организована в ИТ-компаниях также в дистанционном формате.

Как проходит обучение?

Обучение проходит в онлайн-формате на платформ lms.kantiana.ru. Весь лекционный материал представлен в виде записанных видеолекций, практические занятия проводятся в формате вебинаров через сервис Яндекс Телемост по заранее утвержденному расписанию. Запись вебинаров также выкладывается в курсе на lms. Практика организована в ИТ-компаниях также в дистанционном формате.

Что нужно для успешного освоения программы?
В ходе обучения по каждому модулю выставляется зачет на основании просмотров видеолекций, посещения вебинаров, выполнения заданий и онлайн-тестирования. Зачет по практике выставляется на основании выполнения индивидуального или коллективного проекта. Итоговая аттестация по программе проводится в формате оценки портфолио (все выполненные в течение обучения работы/проекты/тесты), онлайн-тестирования или выполнения проектной работы.

Что нужно для успешного освоения программы?

В ходе обучения по каждому модулю выставляется зачет на основании просмотров видеолекций, посещения вебинаров, выполнения заданий и онлайн-тестирования. Зачет по практике выставляется на основании выполнения индивидуального или коллективного проекта. Итоговая аттестация по программе проводится в формате оценки портфолио (все выполненные в течение обучения работы/проекты/тесты), онлайн-тестирования или выполнения проектной работы.

Вопросы, связанные с реализацией программы, Вы можете задать по почте digitaledu@kantiana.ru

Партнеры программы

ООО «ДНТ»