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

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2019-03-14 11:26

новости ит

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.

Дата-сайентист

  • Организатор: Otus

  • Язык: русский

  • Где и когда: онлайн с 26 марта (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

  • Язык: русский

  • 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

  • Язык: русский

  • Где и когда: онлайн или очно в Москве с 17 марта (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

  • Язык: русский

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

  • Стоимость: бесплатно

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

  • Язык: русский

  • 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

  • Организатор: «Яндекс»

  • Язык: английский

  • 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

  • Язык: английский

  • 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

  • Язык: английский

  • 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

  • Язык: английский

  • 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

  • Организатор: IBM

  • Язык: английский

  • 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

  • Организатор: Microsoft

  • Язык: английский

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

  • Стоимость: $99–1089

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

  • Организатор: Emeritus

  • Язык: английский

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

  • Стоимость: $1400

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.


Источник: theoryandpractice.ru

Комментарии: