Uspešno izvedeno 3-dnevno izobraževanje v sklopu ERASMUS+ projekta ELBA

V sklopu ERASMUS+ projekta ELBA (Establishment of training and research centers and courses development on intelligent big data analysis in Central Asia – 610170-EPP-1-2019-1-ES-EPPKA2-CBHE-JP) smo uspešno organizirali 3-dnevno izobraževanje (od 24. do 26. marca) za partnerje iz centralne Azije. Cilj 3-dnevnega (4 ure na dan) izobraževanja je bil predati partnerjem iz centralne Azije (CA) znanja s področij osnov analize masovnih podatkov.

V prvem dnevu izobraževanja sta prof. David E. Losada in Marcos Fernández-Pichel iz University of Santiago de Compostela, Španija (USC) udeležencem predstavila programski jezik Python ter uporabo paketov, ki so relevantni za analizo masovnih podatkov.

 

V drugem dnevu izobraževanja sta prof. Roberto Fontana in Sara Scaramuccia iz Politecnico di Torino, Italija (POLITO) predstavila osnovne statistične metode v podatkovni znanosti ter nekatere algebraične pristope za reševanje problemov velikega obsega.

 

V zadnjem dnevu je prof. Branko Kavšek iz UP FAMNIT, Slovenija izobraževanje zaključil tako, da je udeležencem podal pregled celotnega procesa podatkovnega rudarjenja ter jim predstavil nekatere od najbolj uporabljanih podatkovnih skladišč in platform, ki se danes uporabljajo na področju rudarjenja masovnih podatkov.

 

Delite z drugimi

Orodna vrstica za dostopnost

Politika zasebnosti / Privacy Overview

Ta spletna stran uporablja piškotke, da vam lahko zagotovi najboljšo možno uporabniško izkušnjo. Informacije o piškotkih se shranjujejo v vašem brskalniku in omogočajo funkcije, kot je prepoznavanje ob vašem ponovnem obisku spletne strani, ter pomagajo naši ekipi razumeti, kateri deli spletne strani so za vas najbolj zanimivi in uporabni.


This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.