Приёмная комиссия 2024
Главная
Synergy Media
Программирование
7 лучших библиотек Python для анализа данных и машинного обучения

7 лучших библиотек Python для анализа данных и машинного обучения

7 лучших библиотек Python для анализа данных и машинного обучения
Содержание

Python зарекомендовал себя как мощный инструмент в анализе данных и машинном обучении. Программисты и аналитики полагаются на специальные библиотеки, которые упрощают и ускоряют процессы обработки данных, построения моделей и их оценки.

В этой статье мы рассмотрим семь самых лучших библиотек Python, которые упрощают задачи от обработки данных до построения моделей машинного обучения.

Подберите программу обучения и начните учиться бесплатно

Оставьте заявку и мы откроем бесплатный доступ к вводной части обучения

Что такое анализ данных с помощью Python

Анализ данных с помощью Python представляет собой процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации данных с использованием языка программирования Python. Этот процесс включает несколько ключевых этапов:

  1. Сбор данных: получение данных из различных источников, таких как базы данных, файлы, API или веб-сайты.
  2. Обработка данных: очистка данных, устранение пропусков, преобразование данных в удобный для анализа формат.
  3. Анализ данных: применение статистических методов и алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и трендов.
  4. Визуализация данных: создание графиков и диаграмм для наглядного представления результатов анализа.

Python — популярный язык для анализа данных благодаря мощным и гибким библиотекам. Среди них: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и другие. С их помощью аналитики данных могут эффективно работать с большими объёмами информации, проводить сложные вычисления и создавать наглядные визуализации.

Зачем он нужен

Анализ данных с помощью Python — это востребованный навык во многих сферах, таких как бизнес-аналитика, научные исследования, маркетинг и машинное обучение (ML). Data science, или наука о данных, широко применяет Python для разработки моделей машинного обучения и решения других аналитических задач. И вот ещё несколько причин:

  1. Принятие обоснованных решений: Анализ данных позволяет бизнесу и организациям принимать решения на основе фактов и статистических данных, а не интуиции. Это помогает минимизировать риски и повышать эффективность.
  2. Выявление трендов и закономерностей: Аналитика данных помогает обнаруживать скрытые тренды и закономерности, которые могут быть неочевидны при простом просмотре данных. Это особенно полезно в маркетинге, где можно выявить предпочтения клиентов и адаптировать стратегии.
  3. Оптимизация процессов: Анализ данных помогает оптимизировать бизнес-процессы, снижая издержки и улучшая производительность. Например, в производстве можно анализировать данные о работе оборудования и предотвращать поломки.
  4. Предсказание будущих событий: С помощью машинного обучения и анализа данных можно строить прогнозы и модели, предсказывающие будущее поведение. Это может быть полезно в финансовом секторе для предсказания рыночных трендов или в здравоохранении для предсказания распространения заболеваний.
  5. Персонализация услуг: Анализ данных позволяет создавать персонализированные предложения для клиентов. Например, рекомендательные системы в интернет-магазинах используют данные о поведении пользователей для предложений товаров.
  6. Научные исследования: В науке анализ данных необходим для обработки экспериментальных данных и получения новых знаний. Python и его основные библиотеки широко используются в исследовательской деятельности.
  7. Разработка продуктов и услуг: Компании могут использовать данные для улучшения существующих продуктов и разработки новых. Анализ отзывов клиентов и пользовательских данных помогает понять, какие функции востребованы и что следует улучшить.

Python, благодаря своей простоте и мощным инструментам, стал одним из основных языков для анализа данных, что делает его незаменимым для аналитиков и специалистов по data science (дата сайнс).

Какие библиотеки Python используются для анализа данных

Pandas

Pandas — это одна из основных библиотек Python для анализа данных, предоставляющая мощные и гибкие инструменты для работы с табличными данными. Она позволяет легко загружать, очищать, преобразовывать и анализировать данные, что делает её ключевым инструментом в аналитике данных. Основные объекты Pandas — DataFrame и Series — упрощают манипуляции с данными и делают код более читаемым и эффективным.

import pandas as pd

# Загрузка данных из CSV-файла
данные = pd. read_csv ('data.csv', encoding='utf-8')

# Просмотр первых 5 строк данных
print (данные.head ())

# Очищение данных: удаление строк с пропущенными значениями
данные = данные. dropna ()

# Группировка данных и расчет среднего значения
средние_значения = данные. groupby ('категория').mean ()
print (средние_значения)

NumPy

NumPy — это библиотека Python для работы с многомерными массивами и матрицами. Она предоставляет множество математических функций для выполнения высокоуровневых вычислений с массивами данных. NumPy часто используется в связке с Pandas и другими библиотеками для анализа данных.

import numpy as np

# Создание массива NumPy
массив = np. array ([1, 2, 3, 4, 5])

# Выполнение математических операций
сумма = np. sum (массив)
среднее = np. mean (массив)
стандартное_отклонение = np. std (массив)

print (f"Сумма: { сумма}, Среднее: { среднее}, Стандартное отклонение: { стандартное_отклонение}")

Matplotlib

Matplotlib — это библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python. Она предоставляет широкий спектр инструментов для создания графиков и диаграмм, что делает ее незаменимой для визуализации результатов анализа данных.

import matplotlib. pyplot as plt

# Данные для графика
дни = ['Понедельник', 'Вторник', 'Среда', 'Четверг', 'Пятница']
значения = [10, 12, 9, 15, 7]

# Создание линейного графика
plt.plot (дни, значения)
plt.xlabel ('Дни недели')
plt.ylabel ('Значения')
plt.title ('Пример линейного графика')
plt.show ()

Scikit-Learn

Scikit-Learn — это библиотека машинного обучения в Python, которая предоставляет простой и эффективный инструментарий для построения моделей машинного обучения и анализа данных. Она включает в себя множество алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и снижения размерности.

from sklearn. model_selection import train_test_split
from sklearn. linear_model import LinearRegression
from sklearn. metrics import mean_squared_error

# Генерация случайных данных
X = np.random.rand (100, 1)
y = 3 * X. squeeze () + 2 + np.random.randn (100) * 0.5

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Обучение модели линейной регрессии
модель = LinearRegression ()
модель.fit (X_train, y_train)

# Прогнозирование и оценка модели
y_pred = модель. predict (X_test)
ошибка = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (f"Среднеквадратичная ошибка: { ошибка}")

Seaborn

Seaborn — это библиотека для визуализации данных, построенная на основе Matplotlib. Она предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков. Seaborn упрощает создание сложных визуализаций и улучшает их стилизацию.

import seaborn as sns

# Загрузка встроенного набора данных
данные = sns. load_dataset ('tips')

# Создание графика рассеяния с линейной регрессией
sns.lmplot (x='total_bill', y='tip', data=данные)
plt.xlabel ('Общий счет')
plt.ylabel ('Чаевые')
plt.title ('Зависимость чаевых от общего счета')
plt.show ()

SciPy

SciPy — это библиотека, расширяющая возможности NumPy, и предоставляющая дополнительные функции для выполнения научных и инженерных вычислений. Она включает в себя модули для оптимизации, интеграции, интерполяции, обработки сигналов и статистики.

from scipy import stats

# Генерация случайных данных
данные = np.random.normal (loc=0, scale=1, size=1000)

# Расчет основных статистических характеристик
среднее = np. mean (данные)
стандартное_отклонение = np. std (данные)
доверительный_интервал = stats.norm.interval (0.95, loc=среднее, scale=стандартное_отклонение)

print (f"Среднее: { среднее}, Стандартное отклонение: { стандартное_отклонение}")
print (f"Доверительный интервал: { доверительный_интервал}")

Plotly

Plotly — это библиотека для создания интерактивных графиков и визуализаций. Она позволяет создавать интерактивные веб-графики, которые могут быть легко встроены в веб-приложения. Plotly поддерживает множество типов графиков, включая линейные, столбчатые, тепловые карты и карты.

import pandas

import plotly. express as px

# Загрузка встроенного набора данных
df = px.data.iris ()

# Создание интерактивного графика рассеяния
fig = px. scatter (df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species',
title='Ирисы: ширина и длина чашелистиков')
fig.show ()

Как работать с анализом данных в Python

Импорт необходимых библиотек

В начале вашего кода импортируйте все необходимые библиотеки, чтобы иметь к ним доступ.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn. model_selection import train_test_split
from sklearn. linear_model import LinearRegression
from sklearn. metrics import mean_squared_error

Сбор и загрузка данных

Данные могут быть загружены из различных источников, таких как CSV-файлы, базы данных или веб-API.

Пример загрузки данных из CSV-файла:

данные = pd. read_csv ('data.csv', encoding='utf-8')
print (данные.head ())

Предварительная обработка данных

На этом этапе производится очистка данных, заполнение пропусков, удаление дубликатов и преобразование типов данных.

# Удаление строк с пропущенными значениями
данные = данные. dropna ()

# Преобразование типов данных
данные['дата'] = pd. to_datetime (данные['дата'])

Исследовательский анализ данных (EDA)

Исследовательский анализ данных включает визуализацию и вычисление основных статистик, чтобы лучше понять структуру и характеристики данных.

# Построение гистограммы
данные['возраст'].hist ()
plt.xlabel ('Возраст')
plt.ylabel ('Частота')
plt.title ('Распределение возраста')
plt.show ()

# Построение коробчатой диаграммы
sns.boxplot (x='категория', y='значение', data=данные)
plt.xlabel ('Категория')
plt.ylabel ('Значение')
plt.title ('Коробчатая диаграмма значений по категориям')
plt.show ()

Подготовка данных для машинного обучения

Если цель анализа включает применение машинного обучения, необходимо разделить данные на обучающую и тестовую выборки, а также нормализовать или стандартизировать данные при необходимости.

X = данные
y = данные['цель']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Обучение модели машинного обучения

На этом этапе выбирается и обучается модель машинного обучения.

Пример обучения модели линейной регрессии:

модель = LinearRegression ()
модель.fit (X_train, y_train)

# Прогнозирование на тестовой выборке
y_pred = модель. predict (X_test)

# Оценка качества модели
ошибка = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (f"Среднеквадратичная ошибка: { ошибка}")

Визуализация результатов

Визуализация помогает лучше понять результаты анализа и донести их до аудитории.

plt.scatter (X_test['признак1'], y_test, color='blue', label='Фактические значения', alpha=0.5)
plt.scatter (X_test['признак1'], y_pred, color='red', label='Предсказанные значения')
plt.xlabel ('Признак 1')
plt.ylabel ('Цель')
plt.title ('Сравнение фактических и предсказанных значений')
plt.legend ()
plt.show ()

Как установить нужные библиотеки

  • Установка с помощью pip

pip — это стандартный менеджер пакетов для Python, который позволяет легко устанавливать библиотеки из официального репозитория PyPI.

Установка Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-Learn:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

  • Установка с помощью conda

conda — это менеджер пакетов и сред, который поставляется вместе с Anaconda и Miniconda. Он удобен для установки библиотек, особенно если у вас есть сложные зависимости или вы работаете в науке о данных.

Установка Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-Learn:

conda install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

  • Использование Jupyter Notebook

Если вы работаете в Jupyter Notebook, вы можете установить библиотеки прямо в ячейке ноутбука, используя команду! pip или! conda.

Пример установки с использованием pip в Jupyter Notebook:

!pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Пример установки с использованием conda в Jupyter Notebook:

!conda install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn -y

  • Проверка успешной установки

После установки библиотек вы можете проверить, правильно ли они установлены, попробовав импортировать их в Python.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn. model_selection import train_test_split
from sklearn. linear_model import LinearRegression
from sklearn. metrics import mean_squared_error

print («Все библиотеки успешно установлены и импортированы!»)

Советы по установке

  • Убедитесь, что у вас установлена последняя версия pip или conda. Вы можете обновить pip, используя команду pip install --upgrade pip.
  • Если у вас возникают проблемы с установкой библиотек из-за зависимостей, попробуйте использовать conda, так как он лучше справляется с управлением сложными зависимостями и может автоматически разрешать конфликты версий.
  • Для создания изолированных сред и предотвращения конфликтов библиотек используйте виртуальные среды. В pip это можно сделать с помощью virtualenv или встроенной команды python -m venv myenv, а в conda — с помощью conda create --name myenv.

Подберите программу обучения и начните учиться бесплатно

Оставьте заявку и мы откроем бесплатный доступ к вводной части обучения

Как настроить рабочую среду

  • Установка Python

Сначала необходимо установить Python. Рекомендуется использовать последнюю стабильную версию Python 3. Вы можете скачать установочный файл с официального сайта и следовать инструкциям по установке.

  • Установка менеджера пакетов

Для управления библиотеками Python лучше всего использовать pip или conda.

  • pip устанавливается вместе с Python, начиная с версии 3.4.
  • conda поставляется с Anaconda или Miniconda и может быть установлен отдельно.
  • Установка Anaconda (опционально, но рекомендуется для научных расчетов)

Anaconda — это дистрибутив Python, который включает в себя множество полезных библиотек для анализа данных, а также Jupyter Notebook и другие инструменты.

  • Скачать и установить Anaconda можно с официального сайта.
  • Miniconda — это более легкая версия Anaconda, которая включает только conda и позволяет устанавливать только необходимые библиотеки.
  • Создание виртуальной среды

Использование виртуальных сред помогает избежать конфликтов между библиотеками и обеспечивает изолированную среду для каждого проекта.

Создание виртуальной среды с использованием venv:

python -m venv myenv

Активируйте виртуальную среду:

  • На Windows:

myenv\Scripts\activate

  • На macOS/Linux:

source myenv/bin/activate

Создание виртуальной среды с использованием conda:

conda create --name myenv
conda activate myenv

  • Настройка IDE

Выбор подходящей интегрированной среды разработки (IDE) может значительно упростить работу с кодом.

  • Visual Studio Code: Легковесный редактор с поддержкой множества расширений для Python и Jupyter.
  • PyCharm: Мощная IDE с поддержкой Python, удобна для больших проектов.
  • JupyterLab: Расширенная версия Jupyter Notebook с поддержкой множества дополнительных функций.
  • Установка расширений для IDE

Для более удобной работы установите полезные расширения для вашей IDE.

Visual Studio Code:

  • Python
  • Jupyter
  • Pylint (для проверки кода)

PyCharm:

  • Jupyter Notebook
  • Pandas
  • DataFrame viewer

Как импортировать и обрабатывать данные

  • Импорт данных

Для начала необходимо загрузить данные в рабочую среду. Чаще всего данные хранятся в форматах CSV, Excel, базы данных или получаются через API.

Импорт данных из CSV

Используем библиотеку Pandas для загрузки данных из CSV-файла:

import pandas as pd

# Загрузка данных из CSV-файла
данные = pd. read_csv ('data.csv')

# Просмотр первых 5 строк данных
print (данные.head ())

Импорт данных из Excel(для этого необходимо установить пакет openpyxl)

# Загрузка данных из Excel-файла
данные = pd. read_excel ('data.xlsx', sheet_name='Лист1')

# Просмотр первых 5 строк данных
print (данные.head ())

Импорт данных из базы данных

Для работы с базами данных используйте библиотеку SQLAlchemy вместе с Pandas:

from sqlalchemy import create_engine

# Создание соединения с базой данных
двигатель = create_engine ('sqlite:///my_database.db')

# Загрузка данных из таблицы
данные = pd. read_sql ('SELECT * FROM my_table', двигатель)

# Просмотр первых 5 строк данных
print (данные.head ())

  • Первичный анализ данных

После загрузки данных нужно провести их первичный анализ, чтобы понять их структуру и качество.

Основная информация о данных

# Просмотр первых и последних строк данных
print (данные.head ())
print (данные.tail ())

# Общая информация о данных
print (данные.info ())

# Статистические характеристики данных
print (данные.describe ())

  • Очистка данных

Очистка данных включает удаление или обработку пропущенных значений, дубликатов и других аномалий.

Удаление пропущенных значений

# Удаление строк с пропущенными значениями
данные = данные. dropna (how='any')

# Удаление столбцов с пропущенными значениями
данные = данные. dropna (axis=1)

Заполнение пропущенных значений

# Заполнение пропущенных значений средним значением
данные['столбец'] = данные['столбец'].fillna (данные['столбец'].mean ())

# Заполнение пропущенных значений медианой
данные['столбец'] = данные['столбец'].fillna (данные['столбец'].median ())

# Заполнение пропущенных значений конкретным значением
данные['столбец'] = данные['столбец'].fillna (0)

Удаление дубликатов

# Удаление дубликатов
данные = данные. drop_duplicates ()

  • Преобразование данных

На этом этапе можно преобразовывать данные для удобства анализа.

Преобразование типов данных

# Преобразование в формат даты
данные['дата'] = pd. to_datetime (данные['дата'])

# Преобразование числовых данных
данные['число'] = данные['число'].astype (float)

Создание новых столбцов

# Создание нового столбца на основе существующих
данные['новый_столбец'] = данные['столбец1'] + данные['столбец2']

Фильтрация данных

# Фильтрация данных по условию
фильтрованные_данные = данные[данные['столбец'] > 100]

  • Обработка строк и категориальных данных

Для работы со строковыми и категориальными данными используются методы обработки текстов и категорий.

Пример обработки строк

# Преобразование текста в нижний регистр
данные['текст'] = данные['текст'].str.lower ()

# Удаление пробелов
данные['текст'] = данные['текст'].str.strip ()

Обработка категориальных данных

# Преобразование категориальных данных в числовые
данные['категория'] = данные['категория'].astype ('category').cat.codes

  • Визуализация данных

Визуализация помогает лучше понять данные и выявить закономерности.

Пример визуализации с помощью Matplotlib

import matplotlib. pyplot as plt

# Построение гистограммы
данные['столбец'].hist ()
plt.xlabel ('Значения')
plt.ylabel ('Частота')
plt.title ('Гистограмма значений столбца')
plt.show ()

Пример визуализации с помощью Seaborn

import seaborn as sns

# Построение коробчатой диаграммы
sns.boxplot (x='категория', y='значение', data=данные)
plt.xlabel ('Категория')
plt.ylabel ('Значение')
plt.title ('Коробчатая диаграмма значений по категориям')
plt.show ()

Типичные ошибки и как их исправить

Пропущенные значения

Проблема: Пропущенные значения в данных могут вызывать ошибки при анализе и моделировании.

# Попытка выполнения операций с пропущенными значениями
среднее_значение = данные['столбец'].mean ()

Решение: Заполните или удалите пропущенные значения.

# Заполнение пропущенных значений средним значением
данные['столбец'] = данные['столбец'].fillna (данные['столбец'].mean ())

Неправильные типы данных

Проблема: Некоторые столбцы могут иметь неправильный тип данных, что мешает их правильному использованию.

# Попытка выполнения операций с неверным типом данных
данные['дата'] = данные['дата'] + pd. Timedelta (days=1)

Решение: Используйте методы преобразования типов данных.

# Преобразование строки в дату
данные['дата'] = pd. to_datetime (данные['дата'])

Дубликаты данных

Проблема: Наличие дубликатов может исказить результаты анализа.

# Дублирование данных может привести к ошибкам при анализе
данные = данные. append (данные)

Решение: Удалите дубликаты.

# Удаление дубликатов
данные = данные. drop_duplicates ()

Главное, что нужно знать

Определение анализа данных с использованием Python: Анализ данных с использованием Python — это процесс извлечения полезной информации из данных путем их сбора, обработки, анализа и визуализации с использованием различных библиотек Python. Это важная часть data science и машинного обучения, помогающая аналитикам принимать обоснованные решения на основе данных.

Ключевые библиотеки для анализа данных:

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib и Seaborn
  • Scikit-Learn

Основные этапы анализа данных:

  • Импорт данных
  • Очистка данных
  • Исследовательский анализ данных (EDA)
  • Подготовка данных
  • Обучение моделей

Подберите программу обучения и начните учиться бесплатно

Оставьте заявку и мы откроем бесплатный доступ к вводной части обучения

alt

Всё для учебы доступно онлайн

Расписание, зачётку и домашние задания смотрите в приложении
Подберите программу обучения

ответьте на пять вопросов и узнайте, где будете учиться

Подобрать программу
Образование для карьеры
К каким профессиям вы более склонны?
ТехническимГуманитарнымТворческимМедицинским
Какой у вас уровень образования?
Без образованияШкола 9-11 классКолледжБакалавриатМагистратураАспирантура
Какой формат обучения вам подходит?
ОчноЗаочноОнлайнПо выходным дням
Интересует ли вас кредит на образование по ставке 3% в год?
ДаНет

Мы подобрали для вас программу обучения

Заполните форму, чтобы узнать больше о программе и наших предложениях

ЗаявкаПозвонить

Подобрать программу и поступить

Политика конфиденциальности

Ваша конфиденциальность очень важна для нас. Мы хотим, чтобы Ваша работа в Интернет по возможности была максимально приятной и полезной, и Вы совершенно спокойно использовали широчайший спектр информации, инструментов и возможностей, которые предлагает Интернет. Персональные данные, собранные при регистрации (или в любое другое время) преимущественно используется для подготовки Продуктов или Услуг в соответствии с Вашими потребностями. Ваша информация не будет передана или продана третьим сторонам. Однако мы можем частично раскрывать личную информацию в особых случаях, описанных в данной Политике конфиденциальности.

Рамки Политики конфиденциальности

Настоящая Политика конфиденциальности (далее — «Политика») применяется к информации, полученной через данный сайт, иные сайты, виджеты и другие используемые интерактивные средства, на которых есть ссылка на данную Политику (далее — «Сайт») от пользователей Сайта (далее — «Пользователи»).

Нижеследующие правила описывают, как Университет «Синергия» обращается с любой информацией, относящейся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных) (далее — «Персональные данные»), для целей оказания услуг с использованием Сайта.

Пользователи включают в себя всех физических лиц, которые подключаются к Сайту и используют Сайт.

Пользователи прямо соглашаются на обработку своих Персональных данных, как это описано в настоящей Политике. Обработка означает любое действие (операцию) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с Персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), блокирование, удаление, уничтожение Персональных данных.

Настоящая Политика конфиденциальности вступает в силу с момента ее размещения на Сайте, если иное не предусмотрено новой редакцией Политики конфиденциальности.

Контролирующие и обрабатывающие лица

Пользователи соглашаются с тем, что:

  • Пользуясь Сайтом, и принимая условия использования, опубликованные на Сайте, пользователь заявляет о своем однозначном согласии с обработкой его Персональных данных способами, описанными в настоящей Политике.
  • Обработка Персональных данных Пользователей осуществляется Оператором персональных данных — Университет «Синергия» (ИНН: 7729152149, ОГРН: 1037700232558).

С какой целью собираются эти данные

Имя используется для обращения лично к вам, а ваш e-mail для отправки вам писем рассылок, новостей тренинга, полезных материалов, коммерческих предложений. Вы можете отказаться от получения писем рассылки и удалить из базы данных свои контактные данные в любой момент, кликнув на ссылку для отписки, присутствующую в каждом письме.

Сбор Персональных данных

При регистрации на Сайте Пользователи подтверждают свое согласие с условиями настоящей Политики и свое согласие на обработку своих Персональных данных в соответствии с условиями настоящей Политики, кроме того они соглашаются на обработку своих Персональных данных на серверах Университета «Синергия», расположенных на территории Российской Федерации.

Обработка Персональных данных осуществляется не дольше, чем этого требуют цели обработки Персональных данных, изложенные в настоящей Политике (за исключением случаев, предусмотренных законодательством Российской Федерации). Университет «Синергия» может обрабатывать следующие Персональные данные:

  • «Как к Вам обращаться» в форме обратной связи, в случае если посетитель указывает свои полные ФИО или только часть;
  • Электронный адрес;
  • Номер телефона;
  • Также на сайте происходит сбор и обработка обезличенных данных о посетителях (в т. ч. файлов «cookie») с помощью сервисов интернет-статистики (Яндекс Метрика и других).
  • Вышеперечисленные данные далее по тексту Политики объединены общим понятием Персональные данные.

Как эти данные используются

На сайте используются куки (Cookies) и данные о посетителях сервисов (Яндекс Метрика и других). При помощи этих данных собирается информация о действиях посетителей на сайте с целью улучшения его содержания, улучшения функциональных возможностей сайта и, как следствие, создания качественного контента и сервисов для посетителей. Вы можете в любой момент изменить настройки своего браузера так, чтобы браузер блокировал все файлы cookie или оповещал об отправке этих файлов. Учтите при этом, что некоторые функции и сервисы не смогут работать должным образом.

Как эти данные защищаются

Для защиты Вашей личной информации мы используем разнообразные административные, управленческие и технические меры безопасности. Наша Компания придерживается различных международных стандартов контроля, направленных на операции с личной информацией, которые включают определенные меры контроля по защите информации, собранной в Интернет. Наших сотрудников обучают понимать и выполнять эти меры контроля, они ознакомлены с нашим Уведомлением о конфиденциальности, нормами и инструкциями. Тем не менее, несмотря на то, что мы стремимся обезопасить Вашу личную информацию, Вы тоже должны принимать меры, чтобы защитить ее. Мы настоятельно рекомендуем Вам принимать все возможные меры предосторожности во время пребывания в Интернете. Организованные нами услуги и веб-сайты предусматривают меры по защите от утечки, несанкционированного использования и изменения информации, которую мы контролируем. Несмотря на то, что мы делаем все возможное, чтобы обеспечить целостность и безопасность своей сети и систем, мы не можем гарантировать, что наши меры безопасности предотвратят незаконный доступ к этой информации хакеров сторонних организаций.

В случае изменения данной политики конфиденциальности вы сможете прочитать об этих изменениях на этой странице или, в особых случаях, получить уведомление на свой e-mail.

Политика в отношении обработки персональных данных.pdf

В случае изменения данной политики конфиденциальности вы сможете прочитать об этих изменениях на этой странице или, в особых случаях, получить уведомление на свой e-mail.

Jivo

DMCA.com Protection Status