Fishlake-scripts.ru

Образование и уроки
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Data science обучение

Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения

Мало кто может предсказывать события до ста процентов верно. Но дата-сайнтисты научились. А мы нашли последние тренды Data Science и составили план для тех, кто хочет глубоко изучить эту область.

Выбор языка

Сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R. Язык R применяется для сложных финансовых анализов и научных исследований, потому его глубокое изучение можно отложить на потом.

На начальном этапе можно остановиться на изучении основ:

  • нюансы работы RStudio;
  • библиотеки Rcmdr, rattle и Deducer;
  • типы данных контейнеров, векторы и первичные типы данных;
  • factors, структуры и матрицы.

Быстро разобраться в теории языка R поможет сайт Quick-R.

Python популярен больше: на нём проще научиться писать код и для него написано множество пакетов визуализации данных, машинного обучения, обработки естественного языка и сложного анализа данных.

Что важно освоить в Python:

  • функции, классы, объекты;
  • структуры данных;
  • базовые алгоритмы и библиотеки;
  • качественную отладку и тестирование кода;
  • Jupyter Notebook;
  • Git.

Чтобы освоить базовые понятия Python, у вас уйдёт примерно 4-6 недель при условии, что вы будете тратить на изучение 2-3 часа в день.

Где можно освоить: в Skillfactory.

Библиотеки для Python

NumPy

NumPy — библиотека научных вычислений. От неё зависит почти каждый пакет Python для Data Science или Machine Learning: SciPy (Scientific Python), Matplotlib, Scikit-learn.

NumPy помогает выполнять математические и логические операции: например, в ней содержатся полезные функции для n-массивов и матриц. А ещё библиотека поддерживает многомерные массивы и высокоуровневые математические функции для работы с ними.

Зачем нужно знать математику? Почему компьютер не может сам всё посчитать?

Часто методы машинного обучения используют матрицы для хранения и обработки входных данных. Матрицы, векторные пространства и линейные уравнения — всё это линейная алгебра.

Чтобы понимать, как работают методы машинного обучения, нужно хорошо знать математику. Поэтому будет лучше пройти весь курс алгебры целиком: самостоятельно или с наставниками.

Кроме того, математика и математический анализ важны для оптимизации процессов. Зная их, проще улучшать быстроту и точность работы моделей машинного обучения.

Что важно освоить:

  • основу линейной алгебры: линейные комбинации, зависимость и независимость, векторные точки и векторное произведение, матричные преобразования, матричное умножение,
  • обратные функции;
  • массивы;
  • обработку математических выражений и статических данных;
    визуализации через Matplotlib, Seaborn или Plotly.

Где можно подтянуть знания по NumPy: официальная документация.

Где можно подтянуть знания по алгебре: Calculus (глава 11), курс по математике для Data Science.

Pandas

Pandas — библиотека с открытым исходным кодом, построенная на NumPy. Она позволяет выполнять быстрый анализ, очистку и подготовку данных. Такой своеобразный Excel для Python.
Библиотека хорошо умеет работать с данными из разных источников: листов Excel, файлов CSV, SQL, веб-страниц.

Что важно освоить:

  • чтение и запись множества различных форматов данных;
  • выбор подмножеств данных;
  • поиск и заполнение недостающих данных;
  • применение операций к независимым группам в данных;
  • преобразование данных в разные формы;
  • объединение нескольких наборов данных вместе;
  • расширенную функциональность временных рядов.

Где можно подтянуть знания по Pandas: Pydata.

Базы данных и сбор информации

Если вы уже знакомы с Python, Pandas и NumPy, можете приступать к изучению работы с базами данных и парсингу информации.

Несмотря на то, что NoSQL и Hadoop уже пустили корни в науку о данных, важно уметь писать и выполнять сложные запросы на SQL.

Часто необработанные данные — от электронных медицинских карт до истории транзакций клиентов — находятся в организованных коллекциях таблиц, которые называются реляционными базами данных. Чтобы быть хорошим специалистом по данным, нужно знать, как обрабатывать и извлекать данные из этих баз данных.

  • добавлять, удалять и извлекать данные из баз данных;
  • выполнять аналитические функции и преобразовывать структуры баз данных;
  • PostgreSQL;
  • MySQL;
  • SQL Server.

Хорошо структурированный курс по работе с SQL можно пройти здесь: SkillFactory.

Парсинг информации

  • уметь использовать методы find и find_all в парсинге страниц с помощью Beautiful Soup;
  • понять, как работает перебор элементов и сохранение переменных в Python;
  • работать с get-запросами и взаимодействовать с API.

Алгоритмы

Быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно. Так что если вы уже освоили Python, Pandas, NumPy, SQL и API, пора учиться применять эти технологии для исследований.

Скорость работы хорошего специалиста часто зависит от трёх факторов: от поставленного вопроса, объёма данных и выбранного алгоритма.

Потому на этом этапе важно понять алгоритмы и структуры данных Беллмана-Форда, Дейкстры, двоичного поиска (и двоичные деревья как инструмент), поиска в глубину и ширину.

Машинное обучение и нейронные сети

Пора применять полученные навыки к решению реальных задач. До этого этапа важно знать математику: поиск, очистку и подготовку данных, построение моделей с точки зрения математики и статистики, их оптимизацию средствами матанализа — вот это всё.

Реальные задачи чаще всего решаются с помощью серьёзных библиотек вроде TensorFlow и Keras.

  • предобработку данных,
  • линейную и логистическую регрессию,
  • кластеризацию и обучение без учителей,
  • анализ временных рядов,
  • деревья принятия решений,
  • рекомендательные системы.

Дополнительно закрепить знания о машинном обучении можно здесь: Машинное обучение от Эндрю Ына.

Заключение

Стать экспертом в Data Science непросто: приходится изучать множество инструментов и быть гибким, чтобы вовремя узнавать о трендах.

Хорошая стратегия — получить базу по Data Science на фундаментальном курсе, а новые инструменты и технологии изучать, решая практические задачи на работе.

Специалист по Data Science

программа профессиональной переподготовки

«Специалист по Data Science» — это программа по анализу данных и машинному обучению, которая охватывает все разделы современного анализа данных, в том числе глубинное обучение и его применения.

Программа начинается с самых основ — изучения программирования и базовых разделов математики — и переходит к разделам по машинному обучению, прикладной статистике и обработке данных, работе с большими данными, глубинному обучению, его применениям к изображениям, текстам и сигналам. При разработке программы мы сделали акцент на практическую работу и проектную деятельность.

По итогам программы вы получите самые актуальные знания в одной из самых востребованных областей 21 века, проекты в портфолио и диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.

В декабре 2019 г. программа «Специалист по Data Science» стала сертифицированной программой нацпроекта «Цифровая экономика» и победила в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии».

академических часа, в том числе 440 часов лекций и семинаров.

Общий срок обучения — 17 месяцев.

Читать еще:  Обучение бизнес тренеров

Оплату можно разбить на 8 частей.

Для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ предусмотрены скидки.

По итогам программы выдается Диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.

Старт — 13 мая 2020 г.

Два раза в неделю, по средам с 19:00 по 22:00 и субботам с 15:30 по 18:30, очно

Каникулы в августе, перерыв на майские праздники.

Содержание программы

  • Введение в язык Python. Знакомство со средой программирования. Базовые операции. Интерпретация ошибок.
  • Строки и списки в Python.
  • Понятие управляющих конструкций. Условные операторы.
  • Циклы for и while.
  • Устройство функций в Python. Поиск ошибок в коде и отладка.
  • Итераторы, генераторы, генераторы списков. Рекурсия.
  • Работа с файлами. Продвинутая работа со словарями.
  • Библиотеки для хранения и работы с данными в табличном формате: pandas.
  • Сбор данных: web-scraping с BeautifulSoup.
  • Сбор данных: Selenium, работа с сервисами через API.
  • Объектно-ориентированное программирование. Классы.
  • Введение в numpy.
  • Введение в pandas.
  • Работы с пропущенными данными.
  • Визуализация для презентации данных: matplotlib. Основные виды графиков. Основные ошибки при создании визуализаций.
  • Создание интерактивных визуализаций: plotly.
  • Разведывательный анализ данных. Особенности исследования текста.
  • Асимптотический анализ.
  • Базовые структуры данных.
  • Сортировки.
  • Бинарные деревья поиска.
  • Хеш-таблицы.
  • Алгоритмы на графах.
  • Алгоритмы на строках.
  • Динамическое программирование.

Дискретная математика:

  • Множества и логика.
  • Комбинаторика и вероятность.
  • Неориентированные графы.
  • Ориентированные графы и алгоритмы на графах.

Математический анализ:

  • Функции одной переменной, пределы, производные.
  • Касательные, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
  • Интегралы, введение в вычисление интегралов.
  • Функции нескольких переменных, градиент, производная по направлению, линии уровня, касательная плоскости, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
  • Оптимизационные задачи, лагранжиан и его геометрический смысл, нахождение минимума или максимума с заданными ограничениями.

Линейная алгебра:

  • Системы линейных уравнений, матрицы, обратимость и невырожденность.
  • Определитель, обратная матрица.
  • Векторные пространства и подпространства, размерности, ранги матриц.
  • Линейные отображения и их матричное описание. Собственные значения и векторы, связь со спектром.
  • Билинейные и квадратичные формы. Скалярные произведения, углы и расстояния. Ортогонализация и QR-разложение. Линейные многообразия и линейные классификаторы, отступы.
  • Операторы в евклидовых пространствах. Сингулярное разложение (SVD).

Теория вероятностей:

  • Пространство элементарных исходов. События. Вероятность и её свойства. Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
  • Дискретные случайные величины и их распределения. Независимость случайных величин. Распределение функции от дискретной случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия.
  • Случайные величины, имеющие плотности. Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность. Равномерное, экспоненциальное, нормальное распределения.
  • Функция распределения. Распределение функции от случайной величины, имеющей плотность. Многомерные случайные величины. Ковариация и корреляция.
  • Неравенства концентрации (неравенства Маркова и Чебышёва). Распределение суммы случайных величин. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

Data Science: что это такое и как стать специалистом за 1 год

Многие слышали словосочетание Data Science, но понятия не имеют, что оно собой представляет. Сразу нужно отметить, что это не просто два умных иностранных слова, которые употребляются, где надо и нет. Data Science – это наука о работе с данными, которая в ближайшем будущем должна сделать революцию в мире программирования и бизнеса. И процесс изменения уже запущен, чему свидетельствует увеличение количества стартапов в сфере больших данных и искусственного интеллекта.

реклама

Стоит более детально разобраться в том, что собой представляет Data Science. Это наука о способах эффективного извлечения полезной информации из общего массива данных, которая тесно взаимосвязана с машинными обучением, наукой о мышлении и технологиями обработки больших данных или Big Data. При правильном обращении из них можно получить массу полезной информации, которая появилась за последние десятилетия.

реклама

реклама

Помощь нейросети в самообучении оказывают специалисты в области Data Science. Их профессия называется Data Scientist. Человек, который освоил её, является экспертом по аналитическим данным. Для этого не обязательно быть продвинутым программистом, а достаточно иметь базовые знания Python и способность к анализу.

реклама

Как стать Data Scientist

реклама

Второй способ прекрасно подходит зрелым людям, которые хотят оперативно поменять направление деятельности. Курсы по Data Science проводят многие компании, и у всех они могут отличаться. Но есть базовые моменты, с которыми студент точно ознакомиться:

  • работа в Google Colab;
  • базовые знания языка Python;
  • построение нейросетей;
  • создание аналитических моделей.

По завершению курса успешным студентам предоставляется возможность стажировки в компания-партнёрах. Профессия Data Scientist является весьма высокооплачиваемой и одной из самых востребованных в мире. По данным аналитиков IncRussia, заработная плата специалистов по машинному обучению в России составляет от 130 000 рублей до 300 000 рублей в зависимости от квалификации. В зарубежных компаниях специалистам платят 90 000 долларов в среднем ежегодно. Сейчас стажёры нужны таким компаниям, как «Яндекс», «Сбербанк», «Северсталь» и МТС.

Как быстро пройти курсы Data Science

Несмотря на то, что практически все образовательные учреждения предлагают почти один и тот же набор курсов, есть школы, которые выгодно отличаются от своих конкурентов. Одной из таких является SkillFactory. Она предлагает пройти курс длительностью 1 год. Обучение происходит онлайн, поэтому его можно проходить из любой точки мира.

Специализация Date Science даёт возможность лишь за 12 месяцев освоить профессию Junior Data Scientist. Программа разработана с акцентом на практическое применения умений, поэтому лишь 20% курса будет занимать теория. По завершению обучения у всех студентов будет Git-репозиторий с решёнными задачами, которыми можно похвастаться перед работодателем. Специализация Data Science в онлайн-школе SkillFactory включает шесть курсов:

  • Python;
  • Math & Stat;
  • Machine Learning;
  • Deep Learning;
  • Data Engineering
  • «Менеджмент для Data Science».

Двухмесячный курс Python позволит научиться быстро обрабатывать большие файлы и создавать отчёты, познакомит с распространёнными инструментами для быстрых вычислений и работы с API. Программа предусматривает 16 модулей, которые делятся на вводные и продвинутый уровни. В рамках обучения студенты получают доступ к теоретическому материалу, задачам, вебинарам и системе Slack, а также решают свыше 500 примеров по разным тематикам.

В рамках курса Math & Stat длиной два месяца студенты изучают базу по математике и статистике, которая будет полезной при освоении машинного обучения. Цель обучения заключается не в том, чтобы стать новым Ломоносовым, а в получении базиса знаний, необходимых для работы в Data Science. Курс включает множество практических занятий, в рамках которых будут решаться реальные задачи, а не примеры с учебника.

Курс Machine Learning длится два месяца и состоит из девяти модулей, которые включают свыше 500 упражнений. Студенты изучают методы предварительной обработки данных, регрессию, кластеризацию, временные ряды, а на десятом модуле применяют все методы для повышения точности предсказаний модели на Kaggle.

Читать еще:  Обучение по ремонту холодильников и стиральных машин

Курс по нейронным сетям Deep Learning обеспечивает комплексное изучение глубокого обучения для начинающих. Он длится 3 месяца, а партнёром выступает компания NVIDIA. В рамках курса студенты знакомятся с ключевыми библиотеками TensorFlow и Keras. Обучение разделено на одиннадцать модулей, а преподавателями являются сотрудники «Яндекса» и NVIDIA.

Data Engineering позволит освоить всё самое важное для инженера данных за два месяца. Обучение состоит из восьми модулей и предполагает практическое применение инструментов и технологий.

Наконец, «Менеджмент для Data Science» включает оценку эффективности моделей в реальных задачах, управление проектом и командой, а также коммуникацию с заказчиком. Курс разделён на четыре модуля и длится месяц.

Преимущества специализации Data Science

Курс Data Science в онлайн-школе SkillFactory – прекрасная возможность для новичков дать старт своей карьере. Студенты могут стажироваться в крупных компаниях-партнёрах с последующим закрытием вакансии после окончания обучения.

Все выпускники получают сертификат о прохождении шести курсов. При желании сертификат может быть и на английском языке.

Оплата и скидки

Стоимость обучения в SkillFactory может меняться, т.к. школа постоянно проводит акции. Но в любом случае вы можете вернуть деньги, если курс не подойдёт вам. Заплатить можно всю сумму сразу или в рассрочку через одного из партнёров:

«Тинькофф Банк» и «Альфа-Банк» предоставляют кредит сроком до двух лет без переплат с возможностью оформления без первоначального взноса. Без переплаты оформить рассрочку позволяет «Почта Банк». С помощью «Яндекс.Кассы» оплатить обучение можно в течение четырёх месяцев без переплаты или в течение года с 1,9%-3,9% в месяц.

В SkillFactory предусмотрена программа лояльности и несколько других способов получить скидку. При полной оплате курса сразу можно сэкономить 10%-20% от стоимости. Идентичная скидка предусмотрена за приглашение друзей. Также дополнительные скидки можно получить за репост ссылки на курс в социальные сети и внесение предоплаты в размере 5000 рублей.

По промокоду Overclockers можно воспользоваться скидкой 25%. «Секретное слово» нужно назвать менеджеру при оформлении заявки на обучение. Предложение действует до 24 февраля 2020 года и не может использоваться вместе с другими акциями.

Глобальному миру — глобальные данные: 12 курсов по data science и аналитике

Наташа Федоренко

Ученых, специализирующихся на больших данных, нередко называют новой элитой, а Harvard Business Review считает эту профессию самой сексуальной в ХХI веке. Неплохая мотивация задуматься о переквалификации, особенно если вы уже что-то понимаете в математике и программировании. T&P собрали 12 курсов по анализу больших данных — и для тех, кто только начинает осваивать профессию, и для тех, кому необходимо прокачать уже имеющиеся навыки.

Специализация Дата-сайентист

Где и когда: онлайн с 15 мая (продолжительность — 1 год)

Стоимость: 120 000 рублей

SkillFactory предлагают стать дата-сайентистом с нуля всего за год — за это время вы освоите Python, классическое машинное обучение, секреты работы с нейросетями и deep learning.

Дата-сайентист

Где и когда: онлайн с июля (продолжительность — 5 месяцев)

Стоимость: 60 000 рублей

Создание архитектуры нейросетей и предсказательных моделей, разбор алгоритмов машинного обучения и интерпретация результатов исследований — серия интенсивных вебинаров пригодится тем, кто хочет овладеть востребованной профессией дата-сайентиста.

Машинное обучение и анализ данных

Организатор: «Яндекс», МФТИ

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 месяцев)

Стоимость: 41 600–69 600 рублей

Курс начинается с азов — фундаментальной математики и программирования на Python. Затем преподаватели расскажут, как использовать алгоритмы для конкретных бизнес-задач, например прогнозов спроса на товар или расчетов вероятности клика по рекламе. В конце обучения студенты создадут собственный проект по анализу данных для социальных сетей, электронной коммерции и др. Для выпускников доступна программа трудоустройства.

Data Science. Уровень 1

Организатор: МГТУ им. Баумана

Где и когда: онлайн или очно в Москве с 5 мая (продолжительность — 24 ак. часа)

Стоимость: 15 990–61 200 рублей

Студенты научатся решать задачи по большим данным с помощью языка R, строить аналитические модели, оценивать их качество и визуализировать результаты в Excel. Курс подойдет тем, кто уже знаком с математической статистикой, языками SQL и R.

Hadoop.Система для обработки больших объемов данных

Организатор: Mail.Ru Group

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 29 часов)

Hadoop — одна из самых популярных систем для обработки больших данных. В этом онлайн-курсе объяснят, как ей пользоваться. Для участия очень желательно знание языков программирования.

Основы программирования на Python

Организатор: НИУ ВШЭ

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 9 недель)

Стоимость: бесплатно, сертификат — 1901 рубль

Python — один из самых популярных языков программирования, который пригодится и для анализа больших данных, и для написания программ. Курс поможет освоить язык на базовом уровне.

Специализация: Большие данные

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 месяцев)

Стоимость: 3213 рублей в месяц

Большая онлайн-специализация, которая будет полезна всем, кто уже работает с большими данными. На курсах расскажут об основах Hadoop, MapReduce, Spark, обработке данных в реальном времени, крупномасштабном машинном обучении и т. д.

Визуализация данных

Организатор: Гарвардский университет

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 недель)

Стоимость: бесплатно, сертификат — $49

Как визуализировать исследования больших данных, расскажут в 8-недельном гарвардском курсе. Студенты освоят пакет визуализации ggplot2 для языка статистического программирования R.

Наука о данных для менеджеров

Организатор: Федеральная политехническая школа Лозанны

Где и когда: Лозанна, с 3 июня (продолжительность — 5 дней)

Стоимость: 3400–4200 CHF

Пятидневная программа в Лозанне будет полезна менеджерам, которые хотят использовать большие данные для стратегического планирования в бизнесе. На курсе расскажут об основах науки о данных и популярных методах исследования в здравоохранении, машиностроении, финансах, телекоммуникациях, городском развитии и т. д.

Прикладная наука о данных

Организатор: Мичиганский университет

Где и когда: осенью, онлайн (продолжительность — 1–3 года)

Стоимость: $31 688–42 262 (больше половины студентов получат стипендию)

Магистерская онлайн-программа Мичиганского университета подойдет всем, кто всерьез задумывается о карьере дата-сайентиста. Диапазон тем — от практических навыков программирования и анализа данных до профессиональной этики. От претендентов ожидают наличие базовых знаний в области статистики и языка Python.

Сертификат IBM в области науки о данных

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 2 месяца)

Стоимость: 2557 рублей в месяц

Python, SQL, машинное обучение и визуализация — онлайн-программа повышения квалификации от IBM пригодится всем, кто хочет улучшить свои навыки работы с большими данными.

Читать еще:  Специалист по оценке персонала обучение

Наука данных от Microsoft

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 160–320 ак. часов)

Большая специализация по большим данным от Microsoft подойдет как тем, кто хочет освоить новую профессию, так и тем, кому необходимо улучшить конкретный навык — от сторителлинга (чтобы лучше презентовать свои исследования) до аналитики в Excel.

Наука данных для практических целей

Где и когда: онлайн, с 30 апреля (продолжительность — 3 месяца)

Сегодня большие данные необходимы почти везде — от кибербезопасности и здравоохранения до финансов и индустрии развлечений. Этот курс поможет увидеть реальные перспективы для применения своих знаний тем, кто уже освоил азы статистики и программирования.

Как стать Data Scientist — 10 лучших онлайн-курсов для начинающих

Руководители крупных и успешных компаний уделяют большое внимание сбору информации и ее анализу. Объективные данные позволяют привлекать максимум целевых клиентов, создавать более совершенные продукты, повышать качество услуг. Отсюда высокий спрос на специалистов в области Data Science. На рынке труда не хватает специалистов в этой сфере программирования и работы с нейронными сетями.

Курс «Профессия Data Scientist» от SkillBox

Данный курс позволяет овладеть профессией с нуля. В числе преподавателей ведущие специалисты в области разработки ПО, Deep Learning инженеры, эксперты в области нейронных сетей. Во время обучения они предлагают реальные ситуации, данные и задачи, решение которых станет важнейшим опытом работы с большим массивом данных.

Курс разбит на три уровня. На начальном этапе обучающиеся научатся работать с XLSX, CSV, XML, получат навыки применения Python и освоят различные модели машинного обучения. Далее будет предложена более узкая специализация (на выбор), после освоения которой необходимо будет написать дипломную работу для реального проекта — онлайн-кинотеатра ivi. По итогам обучения вы напишете курсовую и защитите дипломную работу. Преподаватели помогут подготовиться к собеседованиям у 3-х компаний-партнеров.

Профессия Data Scientist: анализ данных

Более узкий курс от Skillbox. Программа идеально подойдет новичкам и даже тем, кто не имеет представления о статистике и теории вероятности. Преподают курс ведущие специалисты в области IT и машинного обучения. Программа разделена на три этапа, которые позволят последовательно и подробно изучить все аспекты данной специальности.

На начальном уровне вы познакомитесь с Python, изучите библиотеки Numpy и Pandas и работу с данными различных фарматов. Далее вы перейдете в блок статистики и теории вероятности, а в завершение овладеете языком программирования R, и т. д. Подробная программа на сайте курса. Вы самостоятельно выбираете сроки выполнения домашнего задания, после сдачи которого преподаватель подробно разбирает ошибки и помогает исправить их.

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Курс по машинному обучению от Skillbox. Преподаватели — лидеры digital-рынка, программисты, инженеры и разработчики ПО. Обучение разбито на несколько блоков, каждый из которых подробно знакомит с базами данных, математическим анализом, статистикой и основными концепциями машинного обучения. Завершающий блок направлен на практическую работу с нейронными сетями.

После просмотра видеоуроков и общения с наставником вы сможете приобрести одну из самых востребованных профессий современности. Курс поможет освоить аналитику, научит работать с матрицами и статистикой. По результатам дипломной работы вы получите специальность «специалист по машинному обучению» и подтверждающий сертификат.

Курс обучения Data Science от GeekBrains

Обучение рассчитано на 1,5 года и разбито на четыре этапа. Своими знаниями с учащимися делятся ведущие специалисты IT-сегмента, разработчики ПО, практикующие эксперты. По окончании курса вы получаете навыки программирования Python, работы с нейронными сетями и машинного обучения.

Кроме теории большое внимание уделяется реальным практическим проектам. В завершающей четверти специалисты компании «МагаФон» проведут практический курс по машинному обучению. Они предоставят свои массивы данных и практические кейсы из собственной практики.

Курс Data Science с нуля от SkillFactory

Программа разработана для обучения людей, не имеющих глубоких знаний в программировании и аналитике. За каждым обучающемся закрепляют личного ментора. Он помогает разобраться в возникающих вопросах, решать практические задачи, быстро включиться в процесс освоения профессии.

На курсе вы научитесь проектировать алгоритмы при помощи Python, освоите визуализацию данных при помощи Seaborne, Pandas и Matplotlib, работать с хранилищами данных, создавать промышленные модели для задач Data Science при помощи нейронных сетей и машинного обучения, обрабатывать данные с помощью методов статистики, математического анализа и теории вероятности. По окончании слушатель может добавить до 10 самостоятельных проектов в портфолио и получить сертификат, подтверждающий специализацию.

Обучение аналитике данных на Python от SkillBox

Программа специально разработана для аналитиков и руководителей компаний. Она направлена на быстрое решение задач по анализу, сбору и сортировке данных. Уникальный контент и видеоуроки по темам предоставляют ведущие эксперты крупных компаний. Курс рассчитан на четыре месяца. По завершении обучающийся защищает дипломную работу, написанную на основе данных реального заказчика.

На первом этапе происходит знакомство с языком программирования Python и основными аналитическими библиотеками. Вы научитесь проводить глубокий конкурентный анализ на основе реальных данных существующих социальных сетей и бизнес-структур, визуализировать данные при помощи библиотек Seaborn и Matplotlib, и т. д.

Курс Data Scientist от Нетологии

С обучающимися работают ведущие специалисты IT-сегмента и аналитики-разработчики. Программа включает в себя вебинары и личное общение с экспертами. Во время прохождения курса студенты создают несколько проектов, основанных на данных реальных предприятий, сайтов и компаний. Всего предусмотрено 10 блоков.

Каждый этап обучения направлен на освоение и практическое применение ключевых навыков, которые требует профессия data scientist. Вы научитесь применять машинное обучение для сбора и анализа данных, создавать эффективные ml-проекты и нейронные сети, рекомендательные системы. Сможете свободно работать с Pandas и анализировать полученную информацию в Python.

Обучение Python для работы с данными от Нетологии

Курс предусматривает удаленный вариант обучения. Теория выдается в виде вебинаров, которые записываются и сохраняются в личном кабинете учащегося. Так он сможет в любое время вернуться к нужной теме. Программа направлена на освоение и уверенное использование основного инструмента для современного аналитика — Python. Преобладающее количество вакансий с высоким вознаграждением требуют именно знаний этого языка.

Во время обучения эксперты в области разработки, анализа и IT открывают для обучающихся доступ к реальным дата-сетам. Вы научитесь работать в сырыми данными, систематизировать их для грамотного анализа, применять математические модели и автоматизировать трудоемкие процессы. Работать с библиотеками numpy, scipy, pandas, seaborn, plotly, matplotlib. Кроме сертификата о прохождении курса, вы получите карьерное консультирование и возможность трудоустройства в компаниях-партнерах.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector