Տվյալագետի Ուղի

Ընդհանուր տեղեկություն

Տվյալագետի Ուղին ներառում է մի քանի զուգահեռ դասընթացներ` 6 ամիս տևողությամբ, որից հետո սկսվելու է պրակտիկ ուսումնառության փուլը՝ 2 ամիս տևողությամբ։ Մեկնարկը՝ ապրիլի 5-ին։ Ընդունելությունը հիմնված է նախնական տեստի և/կամ հարցազրույցի արդյունքների վրա։

Պրակտիկայի փուլին կկարողանան մասնակցել միայն այն ուսանողներն, ովքեր դասընթացների արդյունքում ձեռք կբերեն պահանջվող գիտելիքները՝ ցույց տալով գերազանց առաջադիմություն։

Այն դիմորդները, ովքեր կունենան նախնական գերազանց գիտելիքներ այս կամ այն առարկայից (օրինակ՝ անգլերեն, դիսկրետ մաթեմատիկա, և այլն), կստանան համապատասխան զեղչի հնարավորություն։

Տևողություն

Դասընթացներ՝ 6 ամիս, պրակտիկա՝ 2 ամիս

Դասակարգ

Շաբաթական 5 օր հանդիպում՝ օրական 1-2 դասընթաց

Ժամեր

Երեկոյան, 2-3 ժամ

Արժեք

70․000 դրամ/ ամսական

Դասընթացների բովանդակություն

Մաթեմատիկական անալիզ

  • Sets, Functions, Graphs, and Limits
  • Differential Calculus
  • Integral Calculus

Հանրահաշիվ


  • The real space Rn
  • Applications: Lines and planes in real spaces
  • The complex space Cn and modular space Zpn Introduction to general fields
  • Introduction to linear equations
  • Introduction to matrices
  • Solving systems by Gaussian elimination
  • Elements of matrix algebra
  • Systems of linear equations and the elementary matrices
  • Definitions and basic properties of determinant
  • Determinant computation methods
  • Applications: Using the determinant
  • Introduction to linear transformations
  • Eigenvectors and eigenvalues

Դիսկրետ մաթեմատիկա

  • բազմությունների տեսություն

  • կոմբինատորիկա

  • Բուլյան ֆունկցիաներ

  • գրաֆների տեսություն

  • ավտոմատների տեսություն

  • կոդավորում

Հավանականության տեսություն

  • Review of Univariate Probability
  • Multivariate Discrete Distributions
  • Multidimensional Densities

Python լեզու

  • Introduction to Python - variables, built-in types
  • More on Lists. Control Flow
  • Functions
  • Sets, Dicts and Tuples
  • Introduction to OOP
  • More in Classes
  • Inheritance
  • Exceptions

Տվյալների վերլուծություն

  • Basics to Numpy
  • More in Numpy
  • Numpy Broadcasting
  • Introduction Pandas
  • More in Pandas I
  • More in Pandas II
  • Introduction to MatPlotLib
  • Data Aggregation
  • Working with TimeSeries data

Մեքենայական ուսուցում

  • Introduction to Machine Learning
  • Supervised Learning
  • Regressions I
  • Regressions II
  • Decision Trees
  • Support Vector Machines
  • Unsupervised Learning Techniques
  • Neural Networks and Deep Learning

English for IT

անգլերեն լեզվի խորացված դասեր, որոնք ձեզ թույլ կտան ազատ յուրացնել մասնագիտական գրականություն և տեսանյութեր։

Օպերացիոն համակարգեր


Տվյալների կառուցվածքներ և ալգորիթմներ Python լեզվով