В курсе «КриптоАРМ ГОСТ 3 – программа для электронной подписи и шифрования» раскрываются основы криптографии и инфраструктуры открытых ключей (PKI), российское законодательство в сфере электронной подписи и средств криптографической защиты информации. Подробно раскрыта работа с приложением, популярные сферы применения КриптоАРМ ГОСТ 3, возможности мобильной версии приложения, а также способы интеграции в веб-ресурсы организации.

КриптоАРМ ГОСТ 3 работает с усиленной неквалифицированной и квалифицированной электронными подписями. В процессе подписи и шифрования используется сертифицированный криптопровайдер СКЗИ КриптоПро CSP 5.0. КриптоАРМ ГОСТ 3 функционирует на десктопных и мобильных операционных системах, в том числе российских.

Быстро и качественно освоить машинное обучение - это ваш шанс. Правильно выбранное направление обучения позволяет подобрать необходимый инструментарий, изучить основы языка Python, концепции математического анализа и анализа данных. Все это вы найдете здесь.

Быстро и качественно освоить программирование - это ваш шанс. Правильно выбранное направление обучения позволяет подобрать необходимый инструментарий, изучить основы языка Python и концепции программирования, понимания чужого кода, создания собственных приложений для поиска, обработки и визуализации данных. Все это вы найдете здесь.

 Этот курс направлен на тех, кто хотел бы получить пошаговое описание основ работы с распределенными системами (блокчейн сетями) и направлен на формирование у обучающихся компетенций, обеспечивающих возможность оценки эффективности практического применения технологии блокчейн в организационно-управленческой деятельности российских и зарубежных коммерческих и государственных структур.

О курсе

Всем, кто хочет использовать статистику для принятия решений, основанных на фактах. Всем, кто хочет изучить Python для карьеры в области науки о данных. Для всех, кто думает, что статистика сбивает с толку, и хочет изучать ее простым и понятным языком.

Курс разработан, чтобы познакомить с основными принципами статистических методов и процедур анализа данных. Он направлен на получение практических знаний по важнейшим темам статистики, включая сбор данных, их обобщение с использованием описательной статистики, отображение и визуализацию данных, изучение взаимосвязей между переменными, распределения вероятностей, проверку гипотез, введение в ANOVA (дисперсионный анализ), регрессионный и корреляционный анализ. Вы получите практический подход к статистическому анализу с использованием Python и популярных библиотек - инструментов, которые предпочитают специалисты по обработке и анализу данных.

В курсе основное внимание уделяется развитию четкого понимания и выбора подходов к обработке данных различного типа, выполнению соответствующих оценок предлагаемых методов, использованию Python для анализа данных и точной интерпретации результатов.

Этот курс подходит для студентов и специалистов, которым необходимо применение методов, основанных на данных и статистике, таких как специалисты по анализу данным, бизнес-аналитики, экономисты и исследователи.

Для начала обучения не требуется каких-либо специальных знаний в области информатики или статистики. Но настоятельно рекомендуется пройти курс основ программирования на Python, чтобы познакомиться с языком программирования, записными книжками Jupyter и библиотеками.

Кому подойдет этот курс

Всем, кто хочет использовать статистику для принятия решений, основанных на фактах.

Всем, кто хочет изучить Python для карьеры в области науки о данных.

Для всех, кто думает, что статистика сбивает с толку, и хочет изучать ее простым и понятным языком.

Предварительная подготовка и оборудование

Программа курса рассчитана на новичков без опыта и начинающих с небольшим опытом. Если вы уже знакомы с основами Python, то сможете освежить свои знания или закрепить их на практике. Если нет — мы вас всему научим.

Для работы понадобиться ноутбук или стационарный компьютер с macOS, Linux или Windows версии 10 и выше. Все инструкции по установке необходимого ПО имеются в уроках курса. Приобретение специализированного ПО не требуется, так как работа построена на использовании сервиса Google Colab и бесплатного редактора с открытым исходным кодом MS Visual Studio Code. Этого вполне достаточно для прохождения курса.

Приобретаемые навыки

• Вычислять и применять меры центральной тенденции и меры дисперсии к сгруппированным и не сгруппированным данным.

• Обобщать, представлять и визуализировать данные в ясной, краткой форме и обеспечивающей практическое понимание для неспециалистов, нуждающихся в результатах.

• Определять подходящие тесты гипотез для использования в общих наборах данных.

• Проводить проверки гипотез, корреляционных тестов и регрессионного анализа.

• Демонстрировать навыки статистического анализа с использованием Python и Jupyter Notebooks.

Прикладные задачи машинного обучения на PyTorch

Практика веб-разработки: HTML5 и CSS3