AI+ Data

  • Үндсэн ойлголтууд: Өгөгдлийн шинжлэх ухааны (Data Science) суурь, Python хэл, Статистик болон Өгөгдөл боловсруулалт (Data Wrangling)

  • Гүнзгийрүүлсэн сэдвүүд: Генератив AI (Generative AI), Машин сургалт (Machine Learning) болон Таамаглах шинжилгээ (Predictive Analytics)

  • Төгсөлтийн төсөл: Ажилтнуудын тогтвор суурьшил (employee attrition) зэрэг бодит амьдрал дээрх асуудлуудыг AI ашиглан шийдвэрлэх

  • Карьерын бэлтгэл: Менторын шууд зааварчилгаа дор AI-д суурилсан өгөгдлийн шинжлэх ухааны (Data Science) ур чадварыг эзэмшиж, ажлын байранд бэлтгэгдэх.

Бүртгүүлэx

Энэхүү cургалт яагаад чухал вэ?

  • Сертификаттай мэргэжилтний эрэлт: Байгууллагууд өгөгдлийн бүрэн бүтэн байдал, нууцлалыг хангахын зэрэгцээ нарийн төвөгтэй өгөгдлийг бизнесийн бодит шийдвэр гаргалт болгон хувиргаж чадах сертификаттай шинжээчдийг эрж хайж байна.

  • Өгөгдөл болон AI-ийн эрсдэлийг бууруулах: Өгөгдөл болон AI технологийг буруу ашиглах нь алдаатай шинжилгээ, бизнесийн эрсдэлд хүргэдэг. Энэхүү сертификат нь мэргэжилтнүүдэд эдгээр сорилтуудыг амжилттай даван туулахад тусална.

  • AI-д суурилсан өгөгдлийн стратеги боловсруулах: Сертификаттай мэргэжилтнүүд гүйцэтгэлийг оновчтой болгож, зохицуулалтын стандартад нийцсэн, AI-д суурилсан өгөгдлийн стратегийг боловсруулахад гол үүрэг гүйцэтгэдэг.

  • Карьерын ахиц дэвшил: AI-д суурилсан өгөгдлийн шийдлүүд бизнесийн салшгүй хэсэг болж байгаа энэ үед энэхүү сертификат нь мэргэжилтнүүдэд карьераа ахиулахад өрсөлдөх давуу талыг олгоно.

СУРГАЛТЫН АГУУЛГА

Модуль 1: Өгөгдлийн шинжлэх ухааны суурь (Foundations of Data Science)

1.1 Өгөгдлийн шинжлэх ухааны удиртгал 

1.2 Өгөгдлийн шинжлэх ухааны амьдралын мөчлөг 

1.3 Өгөгдлийн шинжлэх ухааны практик хэрэглээ

Модуль 2: Статистикийн суурь (Foundations of Statistics)

2.1 Статистикийн үндсэн ойлголтууд 

2.2 Магадлалын онол 

2.3 Статистик дүгнэлт (Statistical Inference)

Модуль 3: Өгөгдлийн эх сурвалж ба төрлүүд (Data Sources and Types)

3.1 Өгөгдлийн төрлүүд 

3.2 Өгөгдлийн эх сурвалжууд 

3.3 Өгөгдөл хадгалах технологиуд

Модуль 4: Программчлалын ур чадвар (Programming Skills for Data Science)

4.1 Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан Python хэлний удиртгал 

4.2 Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан R хэлний удиртгал

Модуль 5: Өгөгдөл боловсруулалт ба урьдчилсан бэлтгэл (Data Wrangling and Preprocessing)

5.1 Өгөгдөл нөхөх техникүүд (Data Imputation Techniques) 

5.2 Гаж утгыг (Outliers) зохицуулах ба өгөгдөл хувиргалт

Модуль 6: Өгөгдлийн хайгуул шинжилгээ (Exploratory Data Analysis - EDA)

6.1 EDA-ийн удиртгал 

6.2 Өгөгдлийн дүрслэл (Data Visualization)

Модуль 7: Инсайт гаргаж авах Генератив AI хэрэгслүүд (Generative AI Tools for Deriving Insights)

7.1 Генератив AI хэрэгслүүдийн удиртгал 

7.2 Генератив AI-ийн практик хэрэглээ

Модуль 8: Машин сургалт (Machine Learning)

8.1 Удирдамжтай сургалтын (Supervised Learning) алгоритмууд 

8.2 Удирдамжгүй сургалтын (Unsupervised Learning) удиртгал 

8.3 Кластерчлалын (Clustering) төрөл бүрийн алгоритмууд 

8.4 Хамаарлын дүрмийн сургалт (Association Rule Learning) ба хэрэгжүүлэлт

Модуль 9: Гүнзгийрүүлсэн машин сургалт (Advance Machine Learning)

9.1 Ансамбль сургалтын техникүүд (Ensemble Learning) 

9.2 Хэмжээст байдлыг багасгах (Dimensionality Reduction) 

9.3 Гүнзгийрүүлсэн оновчлолын техникүүд

Модуль 10: Өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргалт (Data-Driven Decision-Making)

10.1 Өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргалтын удиртгал 

10.2 Шийдвэр гаргалтад зориулсан нээлттэй эхийн (Open Source) хэрэгслүүд 

10.3 Борлуулалтын өгөгдлөөс өгөгдөлд суурилсан инсайт гаргаж авах нь

Модуль 11: Өгөгдлөөр түүх өгүүлэх (Data Storytelling)

11.1 Өгөгдлөөр түүх өгүүлэх чадварын ач холбогдлыг ойлгох 

11.2 Бизнесийн хэрэглээний кэйсүүдийг тодорхойлох 

11.3 Итгэл төрүүлэхүйц өгүүлэмж (Narrative) бүтээх 

11.4 Нөлөөлөл үзүүлэхүйц өгөгдлийн дүрслэл

Модуль 12: Төгсөлтийн төсөл - Ажилтны урсацыг таамаглах (Capstone Project - Employee Attrition Prediction)

12.1 Төслийн удиртгал ба асуудлыг тодорхойлох 

12.2 Өгөгдөл цуглуулах ба бэлтгэх 

12.3 Өгөгдлийн шинжилгээ ба загварчлал 

12.4 Өгөгдлөөр түүх өгүүлэх ба танилцуулга

Нэмэлт модуль: Өгөгдлийн шинжилгээнд зориулсан AI Агентууд (Optional Module: AI Agents for Data Analysis)

AI Агентуудын тухай ойлголт

Кэйс судалгаанууд (Case Studies)

AI Агенттай ажиллах практик дасгал

СУРГАЛТЫН НӨХЦӨЛ БА ДАВУУ ТАЛУУД

  • Мэргэжлийн багш нарын зааварчилгаа – Онол болон практикийн арвин туршлагатай багш нар хичээлийг удирдан явуулна.

  • Монгол болон Англи хэл дээрх сургалт – Хичээлийг өөрт ойлгомжтой хэлээр сонгож үзэх эсвэл хослуулан суралцах боломжтой.

  • Танхим болон онлайн хосолсон сургалт (Hybrid Combination) – Уян хатан суралцах нөхцөл.

  • 3 сарын эрчимжүүлсэн хөтөлбөр – Нийт 180 - 200 цагийн хичээл.

  • Оройн болон амралтын өдрүүдийн ангиуд – Ажил, хичээлийнхээ хажуугаар суралцахад нэн тохиромжтой.

  • Чанартай видео хичээл, Цахим ном (PDF & Audio) болон Подкастууд – Мэдээллийг олон сувгаар хүлээн авч бататгана.

  • Ганцаарчилсан зөвлөгөө өгөх AI Ментор – Таны асуултад 24/7 хариулж, зөвлөнө.

  • Асуулт хариулт, Үнэлгээ болон сургалтын нөөц материалууд – Өөрийн мэдлэгийг тогтмол шалгаж, ахицаа хянах боломж.

  • Онлайн хяналттай шалгалт (Online Proctored) – Нэг удаа үнэгүй дахин өгөх эрхтэй.

  • Шалгалтад бэлтгэх цогц гарын авлага – Сертификат авахад тань туслах бүх зааварчилгаа багтсан.

    .

Бүртгүүлэx