Elettracompany.com

Компьютерный справочник
3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Курсы data science москва

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.

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.

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.

Сводная таблица по всем курсам

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.

Читать еще:  Курсы логопедии и дефектологии

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.

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.

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.

Курс «Анализ данных на Python»

О КУРСЕ

Дормидонтов Сергей:
«Курс Анализ данных на Python.»

Аналитик безопасного поиска в Яндекс.Поиске,
преподаватель Nordic IT School

Читать еще:  Курсы политологии москва

Что такое анализ данных и с чем его едят?) Мы ежедневно сталкиваемся с разными проблемами и задачами, с разными экспериментами, которые подкидывает нам жизнь. Мы пытаемся добраться до работы оптимальным маршрутом, мы пытаемся распределить свое время между карьерой и личной жизнью таким образом, чтобы ничего из этого не пострадало. Мы ежедневно пытаемся оптимизировать свою целевую функцию — качество жизни. Задача анализа данных состоит в том, чтобы уметь извлекать эту информацию, которую предоставляет нам жизнь и обрабатывать ее так, чтобы максимально эффективно оптимизировать заданную функцию цели.

Не теряй времени, записывайся уже сегодня!

Какие технологии я освою?

Python

Высокоуровневый язык программирования, нашедший своё применение практически во всех областях. С его помощью можно создавать сайты, анализировать данные, искать информацию в интернете и даже (при желании) рисовать в Пэинте.

Для Python существует ряд очень мощных библиотек для работы с данными.

Jupyter Notebook

Легкое и быстрое приложение, позволяющее писать программы на Python прямо у себя в браузере. Очень удобно для аналитической работы и экспериментов.

Помимо программного кода поддерживает простой язык разметки markdown, что дает возможность создавать симпатичные презентации и отчеты.

SQL & SQLite

SQL – это язык структурированных запросов, используемый для работы с реляционными базами данных. С его помощью можно получить из базы данных именно то, что нужно.

Позволяет по-разному комбинировать, группировать и фильтровать информацию. SQLite – простая реляционная база данных, которую можно создать за пару минут и которая бывает весьма полезна для решения аналитических задач.

Pandas

Библиотека Python для работы с данными, которые могут быть представлены в виде таблицы. Основное практическое средство преобразования данных в Python.

Имеет множество возможностей, вроде фильтрации записей в таблице, применения функций к строкам и столбцам, группировок и агрегации. Поддерживает векторные операции (то есть, к примеру, можно получить поэлементную сумму двух столбцом одним действием).

Matplotlib

Универсальная библиотека Python для визуализации.

С помощью неё можно как строить простые графики, так и создавать что-то комплексное и необычное, например многослойные трехмерные визуализации.

Plotly & Dash

Относительно новый инструмент, позволяющий создавать интерактивные графики и дашборды, а также почти без дополнительных усилий превращать их в функциональные веб-сайты.

Scikit-learn

Основная библиотека Python для машинного обучения. Поддерживает множество алгоритмов – от логистической регрессии до спектральной кластеризации.

Библиотека содержит также много инструментов для предварительной подготовки данных к анализу и модельные датасеты.

NLTK & Pymorphy2

Библиотеки для работы с языковыми данными.

Позволяют применить различные преобразования к тексту, выделить слова и предложения, определить части речи и так далее. Обычно применяются в связке с Scikit-learn.

Keras

Библиотека Python для проектирования и обучения нейронных сетей.

Позволяет создать нейронную сеть в несколько строчек, запустить и оценить результаты обучения. Упрощает работу с более низкоуровневыми библиотеками вроде TensorFlow и Theano.

BigQuery

облачная база данных от Google.

Может стремительно обрабатывать огромные массивы данных, с которыми не справится настольный компьютер или отдельный сервер. Для работы с ней используется диалект SQL.

Python

Высокоуровневый язык программирования, нашедший своё применение практически во всех областях. С его помощью можно создавать сайты, анализировать данные, искать информацию в интернете и даже (при желании) рисовать в Пэинте.

Для Python существует ряд очень мощных библиотек для работы с данными.

Знания данного стека технологий более чем достаточно для junior-разработчика на языке Python и успешного прохождения собеседования.

Данный курс включает дополнительные темы по Алгоритмам и структурам данных: сортировки, поиску, времени выполнения алгоритмов. Вопросы по ним часто спрашивают на собеседованиях.

Обучение программированию на Python в нашей школе это:

Мини-группы

Обучение OFFLine в мини-группах
8-10 человек

2 собственных проекта

Во время обучения Вы будете работать исключительно с практическими заданиями и разработаете 2 собственных проекта для своего портфолио.

Записи занятий

Записи занятий и все материалы курса доступны студентам неограниченное время, в том числе и после окончания курса.

Опытные преподаватели

Наши педагоги — не просто преподаватели, знающие исключительно теоретический материал, но и разработчики современных систем и web-приложений.
подробнее.

Помощь в трудоустройстве

Мы сотрудничаем с рекрутинговыми IT-агенствами и комьюнити и поможем трудоустроится лучшим студентам.

Сертификат

По окончании курса выдается сертификат Nordic IT School.

ПРОГРАММА КУРСА

  • Функции и переменные
  • Условия и циклы
  • Списки, словари, кортежи, множества
  • Объекты, классы, наследование
  • Типы данных (шкал)
  • Вероятность, случайная величина, распределение
  • Гипотезы, статистическое решение
  • Регулярные выражения
  • Работа с файлами
  • Работа с интернетом
  • Примеры использования API
  • Облегчение жизни: логи, tqdm, мультипроцессинг
  • Синтаксис запросов
  • Создание базы данных
  • Работа с базой из Python
  • BigQuery
  • Описательные статистики
  • Корреляция
  • Сравнение групп
  • Линейная регрессия
  • Бутстреп
  • Pandas — супер-таблицы
  • Sklearn — машинное обучение
  • NLTK и Pymorphy2 — работа с естественным языком
  • Matplotlib, plotly, dash — визуализация и дашборды
  • Keras — конструктор нейросетей
  • Кластеризация (методы, метрики)
  • Классификация (методы, метрики)
  • Регрессия (методы, метрики)
  • Кратко о нейронный сетях (устройство, виды, преимущества)
  • Основы анализа текстов
  • Предсказание оттока клиентов
  • Рекомендательные системы
  • Чат-боты
  • Выбор и генерация признаков
  • Что может пойти не так
  • Стэкинг, бэггинг, бустинг

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Аспирант 2 курса кафедры «Кибернетика» НИЯУ МИФИ.

Дважды лауреат гранта «УМНИК-2018» на создание предиктивных моделей.

Более 3 лет успешной работы в IT-технологиях, программировании на языках С, PHP и Python, а также преподавательской деятельности в НИЯУ МИФИ

Зохраб является призером 2-й степени хакатона «Hack The Media», а также финалистом хакатонов «Pik Digital Day» и «Urban Tech Challenge»

Также он участвовал в качестве веб-разработчика в 5-ти проектах.

Зохраб имеет 3 года опыта работы в РАН, RetailRocket и ПАО МегаФон на должности аналитика данных.

5-летний опыт в сфере анализа и обработки больших данных.

Закончил магистратуру на факультете Компьютерных Наук в Высшей Школе Экономики в 2016-м году. Еще в университете начал практиковать навыки преподавания будучи ассистентом преподавателя по курсу «Программирование». Проводил семинары с первокурсниками, принимал домашние задания и разрабатывал экзаменационные тесты.

С начала 2014 года и до осени работал стажером-аналитиком в компании IBM Russia, занимался построением прототипов моделей на платформах IBM ILOG CPLEX и IBM SPSS Modeler. Участвовал в работе над рядом проектов по предиктивной аналитике.

Затем, до 2017 года работал в компании-системном интеграторе Unis Labs Solutions в качестве ведущего разработчика и руководителя группы аналитиков. Занимался индустриальными проектами, связанными с анализом больших данных. Работал с инструментами: IBM SPSS Modeler, KNIME, Python.

С весны 2017 года и по сей день работает в Яндекс.Поиске аналитиком в отделе безопасного поиска. За 2 года участвовал в разработке главной метрики Поиска, участвовал в запуске нового алгоритма Поиска «Андромеда», создавал автоматические алгоритмы и формулы по обнаружению спама и сайтов-злоумышленников на поисковой выдаче. Использовал полный стек технологий аналитика — от python до внутренних MapReduce систем, обрабатывал до нескольких петабайт данных в течение суток.

Осенью 2017 года вел курсы для аналитиков в компании Itella Connexions.

Девять лучших курсов по Big Data для дата-сайентистов и менеджеров

Редактор раздела «Технологии»

Специалисты по большим данным востребованы в ритейле, банковской сфере, E-Commerce и многих других областях. Мы отобрали девять коротких курсов, которые помогут научиться применять навыки и инструменты Big Data в реальных проектах.

Дата-сайентист — одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий за рубежом и в России. Специальные подразделения для разработки data science-проектов в последние годы открывают многие крупные компании: от «Яндекса» до X5 Retail Group.

Читать еще:  Курсы по программированию с нуля бесплатно

В подборку Rusbase вошли самые известные курсы для руководителей таких проектов и их разработчиков — начиная с бесплатных для новичков и заканчивая углубленными программами с акцентом на проекты конкретных отраслей.

Для менеджеров и руководителей:

1. A crash course in Data Science на Coursera

Для кого этот курс: этот курс — первый из пяти курсов группы Executive Data Science («Большие данные для руководителей»), разработанный в университете Джона Хопкинса. Он предназначен для тех, кто хочет быстро разобраться в том, что такое большие данные и где можно их применять.

Слушатели изучат основные термины и инструменты, которые используют дата-аналитики, и способы оценки успешности data science-проектов. Для этого у них будут видеолекции и материалы для самостоятельного изучения. Курс идет на английском, но есть субтитры на русском языке.

Продолжительность: 1 неделя, 4-6 часов.

Даты: курс стартовал 20 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: первый курс — бесплатно. Для обучения на следующем курсе придется заплатить 2468 рублей за месяц. Этого хватит на все оставшиеся четыре курса — каждый из них длится неделю.

2. Курс Business Analytics в Udacity

Для кого этот курс: для новичков. Здесь они смогут получить навыки анализа больших данных и изучить инструменты, которые помогут в любой области: будь то инженерное дело, продажи, маркетинг или что-то еще. В рамках программы они изучат Excel, SQL и Tableau, и научатся анализировать данные для того, чтобы принимать лучшие стратегические решения.

Программа является подготовительной для двух других курсов Udacity — Data Analyst и Business Analyst Nanodegree programs. Студентам доступны видеолекции, текстовые инструкции и консультации менторов. Обучение ведется на английском.

Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю. После окончания программы студентам дается еще около 4 недель (130 часов) на завершение всех проектов.

Даты: запись открывается 21 августа.

Стоимость: 599 долларов (около 40 тысяч рублей).

3.

Data MBA Школы анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто хочет научиться применять инструменты Big Data в зависимости от индустрии и конкретной бизнес-задачи. Среди основных тем: как повысить продажи, управлять лояльностью, рисками, предсказывать эффективность кандидата для HR-менеджеров, делать банковский скоринг и т. д.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

4.

Курс «Аналитика для руководителей» на «Нетологии»

Для кого этот курс: для коммерческих директоров, директоров по маркетингу, а также руководителей и владельцев бизнеса. В рамках курса они должны научиться исследовать рынок и выявлять тренды, прогнозировать продажи, проводить сегментацию клиентов, а также набирать команду для проектов с использованием больших данных и ставить задачи для разработчиков.

Программа состоит из нескольких блоков: BI аналитика в Tableu (построение дашбордов и интерактивных отчетов), data-driven менеджмент (разработка стратегии улучшения бизнес-процессов на основе этих отчетов), продуктовая аналитика, машинное обучение для бизнеса и др. Лекцию в рамках программы читает директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс» Андрей Себрант.

Для дипломной работы потребуется спроектировать аналитическую структуру для своей компании или отдельного продукта/проекта, а также настроить дашборды в BI Tableau Software по ключевым метрикам. После окончания программы обещают помощь в трудоустройстве.

Продолжительность: 8 недель. Занятия проходят офлайн в кампусе Нетологии дважды в неделю по три часа. Видеозапись и материалы после каждого занятия добавляются в личный кабинет участника.

Даты: 23 августа — 14 октября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: с 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

5. Курс «Специалист по большим данным 9.0» от «Лаборатории Новых Профессий»

Для кого этот курс: Для разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров. Курс состоит из двух модулей, первый из которых посвящен технологиям больших данных и машинному обучению, а второй – рекомендательным системам для e-commerce, медиа, соцсетей, банкинга и рекламы.

Продолжительность: три месяца. Курс достаточно интенсивный: лекции и мастер-классы проходят три раза в неделю по три часа, для решения лабораторных работ надо еще минимум 5-7 часов в неделю. При желании можно заниматься онлайн.

Даты: 20 сентября — 11 декабря.

Стоимость: 200 тысяч рублей, при оплате в августе — 170 тысяч рублей.

Для разработчиков:

1. Dataquest

Для кого этот курс: для новичков в Data Science — включая тех, кому большие данные необходимы для работы над бизнес-проектами. При выборе программы студент должен определить, насколько ему знаком Python. После этого ему предлагается отнести себя к одной из пяти групп:

  • те, кто хочет работать с Data Science;
  • те, кому большие данные нужны для текущей работы;
  • стартаперы, которые используют большие данные в своем проекте;
  • студенты, которые планируют затем продолжать обучение;
  • просто интересующиеся.

Если знаний Python совсем нет, начинать придется с азов. Программа будет состоять из девяти курсов, в каждом из которых — по 2-3 блока занятий по отдельным темам (каждый блок состоит из 10 уроков). Ближе к середине обучения можно будет потренироваться в разработке data science-проектов с использованием машинного обучения. Обучение ведется на английском.

Продолжительность: проходить «квест» можно в своем темпе, отслеживать свой прогресс — на инфографике.

Дата: в любое время.

Стоимость: бесплатно.

2. «Введение в машинное обучение» от «Яндекса» и ВШЭ на Coursera

Для кого этот курс: для тех, кого не пугают слова «матрица», «вектор» и «производная». Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn.

Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.

Продолжительность: 7 недель, 3-5 часов в неделю.

Даты: курс стартовал 6 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: бесплатно, сертификат для подтверждения окончания курса стоит 1835 рублей.

3. «Машинное обучение и анализ данных» от «Яндекса» и МФТИ на Coursera

Для кого этот курс: для дата-сайентистов, которые смогут применять свои навыки в бизнес-проектах. Для обучения им требуются базовые знания математики и основ программирования. Основные темы обучения: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, построение выводов, базовая фундаментальная математика и основы программирования на Python.

В конце программы слушатели должны будут применить свои знания в работе над реальным проектом. На выбор предлагается несколько областей: E-Commerce, социальные медиа, информационный поиск и бизнес-аналитика. Выпускники могут воспользоваться программой трудоустройства «Яндекса».

Продолжительность: все зависит от собственного темпа обучения. В среднем на это надо 3-6 месяцев.

Даты: в любое время.

Стоимость: первые 7 дней — бесплатно, после этого — 5000 рублей в месяц. Можно выбрать не все курсы специализации, а только один.

4. Школа анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто знаком с математической статистикой и имеет навыки программирования на Python. Кроме лекций, в программу входит решение реальных бизнес-задач. Тем, у кого навыков программирования пока нет, разработчики предлагают сначала пройти курс «Введение в Data Science».

Продолжительность: 3,5 месяца. Занятия проходят по будням два раза в неделю с 19.00 до 21.00. Учиться можно онлайн.

Даты: с 3 сентября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Если вы вспомнили другие российские и зарубежные курсы для дата-сайентистов и менеджеров, пишите о них в комментариях.

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты 220 Вольт
Adblock
detector