организатор курса 1

Машинное обучение и анализ данных

5.0
МФТИ Facebook Yandex
coursera
Продвинутый уровень
250 часов
5500р в месяц

Описание

На курсе вы узнаете, как реализовать полный цикл анализа данных: от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Регрессия, кластеризация, классификация. Основы Python и математики. Создание своей модели.

Преподователи:

  • МФТИ: Воронцов Константин, Кантор Виктор
  • Facebook: Рябенко Евгений
  • Yandex: Драль Эмили, Соколов Евгений, Слесарев Антон
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

Математика и Python для анализа данных

4.8

Описание

Фундамент математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей
Основы программирования на Python, работа с библиотеками NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.

Продолжительность: 28 часов

Обучение на размеченных данных

4.7

Описание

Успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья. Построение композиций.

Продолжительность: 44 часа

Поиск структуры в данных

4.7

Описание

Кластеризация данных. Построение матричных разложений и решение задач тематического моделирования, понижение размерности данных, поиск аномалий и визуализация многомерных данных.

Продолжительность: 25 часов

Построение выводов по данным

4.7

Описание

Организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи

Продолжительность: 39 часов

Прикладные задачи анализа данных

4.4

Описание

Анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов.

Продолжительность: 26 часов

Анализ данных: финальный проект

4.8

Описание

Вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика

Продолжительность: 20 часов
организатор курса 1

Python для анализа данных

4.7
МФТИ
coursera
Продвинутый уровень
24 часа
3300р в месяц

Описание

На курсе вы узнаете, как использовать язык Python для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейронными сетями.

Преподователи:

  • МФТИ: Пестров Никита, Шестаков Андрей
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

p
организатор курса 1

Data science

4.6
Яндекс Nvidia
Начальный уровень
12 месяцев
120000р

Описание

Курс рассчитан на тех, кто хочет с нуля попасть в область Data Science. Вы освоите программирование на Python, математику и статистику, применение классического машинного обучения, работу с глубокими нейронными сетями, обработку больших данных и применение Data Science в production.

Преподователи:

  • Яндекс: Константин Башевой
  • Nvidia: Дмитрий Коробченко

Базовый курс по Python для Data Science

Описание

Введение в программирование на Python. Анализ данных в Pandas и NumPy. Работа с API. Работа с текстовыми данными

Продолжительность: 2 месяца

Курс по математике для Data Science

Описание

Линейная алгебра. Матанализ и методы оптимизации. Основы статистики и теории вероятности. Применение в машинном обучении и нейронных сетях

Курс по введению в машинное обучение

Описание

Введение в машинное обучение. Основные модели машинного обучения. Оценка качества алгоритмов. Обучение без учителя

Углубленный курс по deep learning и нейронным сетям

Описание

Hadoop. Spark. ETL и BI. Облачные технологии. AWS и Azure

Курс Менеджмент для Data Science

Описание

Data Science в production. Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах. Управление data science проектом и командой. Общение с заказчиками

организатор курса 1

От Excel до MySQL: аналитика для бизнеса

4.6
Duke University
coursera
Начальный уровень
180 часов
3300р в месяц

Описание

Постановка вопроса о данных, исследование и визуализация больших наборов данных и принятие стратегических решений. Вы будете использовать мощные инструменты и методы, такие как Excel, Tableau и MySQL, для анализа данных, создания прогнозов и моделей, визуализации своих идей.

Преподователи:

  • Duke University: Daniel Egger, Jana Schaich Borg

Business Metrics for Data-Driven Companies

4.5

Описание

Как использовать аналитику данных, чтобы сделать компанию более конкурентоспособной и прибыльной.

Продолжительность: 14 часов

Mastering Data Analysis in Excel

4.2

Описание

Основное внимание в этом курсе уделяется математике — в частности, концепции и методы анализа данных.

Продолжительность: 27 часов

Data Vizualization and Communication with Tableau

4.7

Описание

Структурирование проектов анализа данных, чтобы интерпретировать результаты вашего тяжелого труда для руководителей.

Продолжительность: 25 часов

Managing Big Data with MySQL

4.7

Описание

Как работают реляционные базы данных, и как использовать визуализацию для отображения структуры данных, содержащихся в них.

Продолжительность: 18 часов

Increasing Real Estate Management Profits: Harnessing Data Analytics

4.7

Описание

Сдача проекта анализа данных. Задача — порекомендовать метод повышения прибыли вашей компании.

Продолжительность: 25 часов
организатор курса 1

Data science для руководителей

4.5
Johns Hopkins University
coursera
Начальный уровень
45 часов
3300р в месяц

Описание

Ускоренный курс науки о данных для руководителей: как должен выглядеть пайплайн разработки, как нанимать нужных сотрудников и как оценить результаты работы data science разработчиков. Вы будете хорошо разбираться в этой области и понимать свою роль лидера. Вы также узнаете, как развивать команду разработчиками с требуемыми скиллами и ролями.

Преподователи:

  • Johns Hopkins University: Jeff Leek, Brian Caffo, PhD
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

A Crash Course in Data Science

4.5

Описание

Как статистика и машинное обучение влияют на науку о данных. Основные термины. Структура проекта.

Продолжительность: 4 часа

Building a Data Science Team

4.5

Описание

Как найти подходящих людей для формирования вашей команды data science, как организовать их работу

Продолжительность: 4 часа

Managing Data Analysis

4.5

Описание

Роль постановки вопроса, исследовательского анализа данных, логического вывода, формального статистического моделирования, интерпретации и коммуникации

Продолжительность: 7 часов

Data Science in Real Life

4.4

Описание

В чем разница между идеальными представлениями о Data science и реальной жизнью. С каким проблема придется столкнуться и как и решать.

Продолжительность: 6 часов

Executive Data Science Capstone

4.6

Описание

Вы возглавите виртуальную команду и будете принимать ключевые решения, чтобы довести проект до завершения.

Продолжительность: 2 часа
организатор курса 1

Просто о статистике (с использованием R)

4.9
СПбГУ
coursera
Продвинутый уровень
135 часов
3200р в месяц

Описание

Специализация “Просто о статистике” познакомит вас с основами прикладного анализа данных. Здесь не будет сложной математики, зато вы познакомитесь на практике со множеством примеров. Вы научитесь описывать данные графически и при помощи описательных статистик; тестировать гипотезы, делая поправки на множественность тестов.

Преподователи:

  • СПбГУ: Варфоломеева Марина, Хайтов Вадим
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

организатор курса 1

Практический Machine Learning

4.5
Amazon
Начальный уровень
11 недель
40900р

Описание

Под руководством опытного Data Scientist из Amazon вы с первого занятия начнете решать задачи классификации и прогнозирования из реальной практики и развивать свою интуицию. Разберетесь в необходимой теории, научитесь оценивать и оптимизировать модели, поборетесь с одногруппниками в соревновании по рекомендательным системам и обучите свои первые нейронные сети.

Преподователи:

  • Amazon: Александр Петров

Data science toolbox. Python для Machine Learning

Описание

Освоение инструментария машинного обучения: Python, Pandas, основных библиотек.

Введение в машинное обучение

Описание

Знакомство с основными понятиями machine learning и обучение первой модели — дерева принятия решений для кредитного скоринга.

Основные модели машинного обучения

Описание

Освоение основных методов машинного обучения, работа с новыми датасетами и решение задачи классификации: определение качества товара по его характеристикам.

Оценка качества алгоритмов машинного обучения

Описание

Оценка точности модели по различным метрикам и повышать её; решение задачи классификации отзывов к фильмам.

Tree-based алгоритмы и подбор гиперпараметров

Описание

Освоение Feature Engineering, подбор гиперпараметров, работа с датасетом Титаник и решение задачи бинарной классификации: предсказание уровня доходов.

Персонализация и рекомендательные системы

Описание

Изучение подходов к созданию рекомендательных систем, обучение сети и участие в командном соревновании на kaggle.

Обучение без учителя

Описание

Освоение кластеризации и новых методов повышения точности модели, работа с кластеризацией текстов: поиск закономерности.

Глубокое обучение: нейронные сети

Описание

Знакомство с простыми нейронными сетями, библиотеками Tensorflow и Keras, работаем с датасетом FashionMNIST и обучение первой сверточной нейросети для распознавания изображений.

Рекуррентные нейросети

Описание

Анализ текста с помощью рекуррентных нейросетей на базе Word2vec и ембеддингов.

Машинное обучение и большие данные

Описание

Работа с большими данными с использованием MapReduce на базе Spark.

Финальный хакатон

Описание

Обучение нейронной сети для распознавания изображений и текстов и участие в командном соревновании на kaggle.

организатор курса 1

Практики анализа экономических данных от простого к сложному

4.9
СПбГУ
coursera
Начальный уровень
90 часов
3200р в месяц

Описание

На курсе вы обучитесь «продвинутым» инструментам работы в среде MS Excel. Курс предназначен для специалистов, профессиональная деятельность которых связана с анализом экономических данных и охватывают как самые основы, так и продвинутые инструменты анализа.

Преподователи:

  • СПбГУ: Лезина Татьяна Андреевна
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

Практики оперативной аналитики в MS Excel

4.8

Описание

Первый курс посвящен правилам правильной организации данных, профессиональным приемам организации расчетов и визуализации данных. Слушатель сможет применить знания базовых инструментов MS Excel для решения бизнес-кейса.

Продолжительность: 19 часов

Практики управленческой аналитики в MS Excel

4.8

Описание

Курс посвящен «продвинутым» инструментам работы в среде MS Excel: применению сценариев, использованию инструмента «Подбор параметра», формированию дэшбордов и интерактивных диаграмм, использованию функций массивов, и др.

Продолжительность: 19 часов

Практики работы с данными средствами Power Query и Power Pivot

4.8

Описание

Надстройка Power Query предназначена для того, чтобы собирать данные из разных источников и создавать шаблоны для их обработки, позволяющие не проводить многократно одни и те же манипуляции с данными.

Продолжительность: 15 часов

Практики создания аналитических панелей в среде Microsof Power BI

5.0

Описание

На примере реальных задач рассматриваются возможности создания системы показателей деятельности компании, примеры эффективного представления отчетов и демонстрируется логика и технология создания аналитических панелей в среде Microsoft Power BI.

Продолжительность: 12 часов
организатор курса 1

Финансовое и бизнес-моделирование (русские субтитры)

4.5
Managing Director, Wharton Online
coursera
Начальный уровень
72 часа
5171р в месяц

Описание

Вы узнаете, как цифры в таблице могут рассказать нам о текущих и прошлых бизнес-процессах и как использовать их для прогнозирования будущего. Ответ заключается в построении количественных моделей. Через серию коротких лекций и заданий вы узнаетеб как построить процесс количественного моделирования, чтобы создавать собственные модели для бизнеса или предприятия.

Преподователи:

  • Managing Director, Wharton Online: Don Huesman
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

организатор курса 1

Введение в науку о данных

3.7
СПБГУ
coursera
Начальный уровень
17 часов
1900

Описание

Курс призван обучить основам data science через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.

Преподователи:

  • СПБГУ: Блеканов Иван
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

организатор курса 1

Data scientist

5.0
Nvidia
Начальный уровень
8 месяцев
200000р

Описание

Курс предназначен для освоения профессии Data Scientist с нуля. Вы изучите алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей, NLP, Computer vision, построения рекомендательных систем, освоите python и математику для анализа данных. По итогам курса пройдет хакатон и вы получите квалификацию Middle Data Scientist.

Преподователи:

  • Nvidia: Павел Клеменков, Chief Data Scientist
организатор курса 1

Python для анализа данных

4.7
Яндекс
Продвинутый уровень
8 недель
29900р

Описание

На курсе вы научитесь продуктивно работать с данными в десятки и сотни гигабайт, автоматизировать отчетность, строить «дэшборды», лаконично решать повседневные аналитические задачи с помощью Python!

Преподователи:

  • Яндекс: Константин Башевой

Python для задач аналитики

Описание

Вы научитесь: уверенно использовать Python и инструменты для выгрузки и обработки данных, работать с переменными разных типов, условиями и циклами. Изучите готовые функции библиотеки Pandas для боевых задач аналитики.

Работа с большими данными

Описание

Вы научитесь: объединять данные из разных источников, работать с большими файлами (30 Гб), сводными таблицами и множеством однотипных файлов. Визуализируете данные при помощи графиков и гистограмм, создадите интерактивные отчеты.

Подключение к API различных сервисов

Описание

Вы научитесь: парсить веб-страницы, в том числе из общедоступных профилей пользователей социальной сети Вконтакте, работать с открытыми API сервисами Яндекса и Google.

Автоматическое обновление отчетов. Выпускной

Описание

Вы научитесь: автоматически обновлять отчеты. Разберетесь, как работать с ошибками кода. Сделаете Telegram бота, который будет следить за работоспособностью системы и сообщать о проблемах обновления данных. Пройдете финальный экзамен и получите диплом.

организатор курса 1

Data science

4.5
Johns Hopkins University
coursera
Продвинутый уровень
180 часов
3300р в месяц

Описание

Полный курс Data Science от постановки правильных вопросов до вывода и визуализации результатов. Обучение созданию модели с использованием реальных данных.

Преподователи:

  • Johns Hopkins University: Jeff Leek, PhD, Roger D. Peng, PhD
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

The Data Scientist’s Toolbox

4.5

Описание

Введение в основные инструменты Data science разработчика. Курс дает обзор данных, вопросов и инструментов, с которыми работают аналитики и исследователи данных

Продолжительность: 8 часов

R Programming

4.6

Описание

Вы узнаете, как программировать на R и как использовать R для эффективного анализа данных

Продолжительность: 20 часов

Getting and Cleaning Data

4.6

Описание

Основные способы получения и подготовки данных

Продолжительность: 14 часов

Exploratory Data Analysis

4.7

Описание

Методы обобщения данных

Продолжительность: 15 часов

Reproducible Research

4.5

Описание

Концепции и инструменты, лежащие в основе представления современного анализа данных воспроизводимым образом

Продолжительность: 10 часов

Statistical Inference

4.2

Описание

Как делать правильные выводы из статистических данных. Практические советы

Продолжительность: 16 часов

Regression Models

4.4

Описание

Курс охватывает регрессионный анализ,метод наименьших квадратов и выводы с использованием регрессионных моделей.

Продолжительность: 17 часов

Practical Machine Learning

4.5

Описание

Основные компоненты построения прогнозов с упором на практические применения

Продолжительность: 14 часов

Developing Data Products

4.5

Описание

Основы создания готового продукта, который будет использовать данные о массовой аудитории.

Продолжительность: 13 часов

Data Science Capstone

4.5

Описание

Подготовка и сдача готового продукта/приложения

Продолжительность: 9 часов
организатор курса 1

Машинное обучение

4.9
Нетология
Начальный уровень
50 часов
68000р

Описание

Курс по машинному обучению для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей вместо «обзора по верхам». На курсе закладывается фундамент для развития на уровне middle. Вы узнаете, что такое библиотека Sklearn, алгоритмы кластеризации и ансамбли моделей, обучение и оценка моделей.

Преподователи:

  • Нетология: Вячеслав Мурашкин, Data science team lead
организатор курса 1

Deep learning и нейронные сети

5.0
Яндекс Nvidia
Продвинутый уровень
12 недель
47900р

Описание

В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning: TensorFlow, PyTorch и другими.

Преподователи:

  • Яндекс: Андрей Зимовнов
  • Nvidia: Дмитрий Коробченко

Введение в искусственные нейронные сети

Описание

Создание нейронной сеть для распознавания рукописных цифр на Python.

Фреймворк для глубокого обучения (TensorFlow)

Описание

Создание модели распознавания лиц с помощью сетей прямого распространения.

Задача оптимизации

Описание

Улучшение скорости и производительности сетей для кейса предыдущего модуля.

Сверточные нейронные сети. Современные архитектуры

Описание

Поиск и распознавания объектов на изображениях – работа с моделями
из TensorFlow zoo для датасета COCO.

Современное компьютерное зрение: введение

Описание

Состояние области и современные подходы. Области применения.

Finetuning (Transfer learning)

Описание

Решение задачи классификации фото различных мест из библиотеки
Places и фото объектов датасета CIFAR10 с Transfer learning
Нейросети без переобучения и с переобучением.

Сегментация изображений

Описание

Проектирование архитектуры нейросети.

Детектирование объектов

Описание

Детектирование с использованием Single Shot MultiBox Detector.

Генеративные конкурирующие сети (GAN)

Описание

Создаем модель для генерации лиц на основе архитектуры GAN.

Задачи обработки естественного языка (NLP). Рекуррентные нейронные сети. LSTM, GRU

Описание

Разработка диалоговой модели (нейросетевого чат-бота).

Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)

Описание

Создание агента для игры на основе DQN алгоритма.

организатор курса 1

Математика и статистика для Data science

4.7
Яндекс Nvidia
Продвинутый уровень
8 недель
19900р

Описание

На курсе вы узнаете, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.

Преподователи:

  • Яндекс: Константин Башевой
  • Nvidia: Дмитрий Коробченко
организатор курса 1

SQL и получение данных

4.9
Нетология
Начальный уровень
40 часов
22000р

Описание

Получение данных из БД с помощью SQL, фильтрование, агрегирование, а также импорт и экспорт. Курс «SQL и получение данных» — это первый шаг в профессиональном росте дата саентистов и аналитиков данных в сильных командах и проектах.

Преподователи:

  • Нетология: Дмитрий Музалевский, Lead Data Scientist
организатор курса 1

Знакомство с R и базовая статистика

5.0
СПбГУ
coursera
Начальный уровень
20 часов
3200р в месяц

Описание

Основы статистики и языка статистического программирования R. Средства визуализации данных. Этот курс для людей, начинающих знакомство со статистикой, а также для тех, кто хочет не только освоить базовые возможности языка R, но и научиться строить сложные графики.

Преподователи:

  • СПбГУ: Варфоломеева Марина, Хайтов Вадим
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

организатор курса 1

Аналитик BI

4.8
Tutu.ru
Начальный уровень
12 часов
80000р

Описание

Вы узнаете о статистических гипотезах, способах их проверки и об основных критериях, которые для этого разработаны. Рассмотрите роль аналитики в управлении бизнесом и достижении успеха. Поработаете над решением кейсов реальных компаний и научитесь находить инсайты в данных.

Преподователи:

  • Tutu.ru: Сергей Ляшенко
организатор курса 1

Big Data

5.0
Нетология
Продвинутый уровень
1 месяц
29000р

Описание

Курс даёт ключевые технологии и навыки для старта погружения в самую горячую профессиональную область. Вы получите практику, достойную включения в резюме. Вас ждёт апгрейд навыков в аналитике данных и понимание, зачем и где нужна big data, новая траектория развития карьеры и более сложные рабочие проекты. Вы расширите свой кругозор, освоите технологии для перехода на уровень middle и сможете быстрее выполнять свои рабочие задачи.

Преподователи:

  • Нетология: Алексей Чернобровов
организатор курса 1

Анализ данных

4.6
НГУ 2GIS
coursera
Продвинутый уровень
36 часов
5300р в месяц

Описание

Работа с количественными данными, инструменты исследования связей между признаками, теория вероятностей, кластеризация, классификация, визуализация и интерпретация данных.

Преподователи:

  • НГУ: Ольга Ечевская
  • 2GIS: Виктор Дёмин, Наталья Галанова
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!

Введение в данные

4.7

Описание

Основы теории вероятностей, типы шкал измерения признаков, визуализация данных, выборки и способы их формирования.

Продолжительность: 11 часов

Исследование статистических взаимосвязей

4.6

Описание

Способы и инструменты исследования статистических взаимосвязей между признаками

Продолжительность: 9 часов

Сравнение и создание групп

4.3

Описание

Статистическое сравнение характеристик групп и категорий, выделение групп на основе эмпирических данных.

Продолжительность: 7 часов

Тренды и классификации

4.5

Описание

Поиск скрытой переменной, выявление трендов в данных, классификация.

Продолжительность: 6 часов
организатор курса 1

Введение в машинное обучение

4.6
МФТИ
coursera
Продвинутый уровень
35 часов
Бесплатно

Описание

Основные виды задач машинного обучения и методы их решения.

Преподователи:

  • МФТИ: Воронцов Константин
организатор курса 1

Power BI

4.8
Нетология
Продвинутый уровень
8 часов
22900р

Описание

На курсе вы научитесьт работать с данными из различных источников: корпоративных баз данных, электронных таблиц и текстовых файлов; отслеживать неочевидные закономерности между показателями и находить точки роста; cоздавать наглядные интерактивные отчёты и дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме.

Преподователи:

  • Нетология: Антон Астахов
организатор курса 1

Базы данных

4.5
СПбГУ
coursera
Продвинутый уровень
20 часов
2500р в месяц

Описание

Изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов баз данных и управления данными.

Преподователи:

  • СПбГУ: Михайлова Елена
организатор курса 1

Python и метод линейной регрессии

5.0
МГТУ им. Баумана
Продвинутый уровень
2 часа
750р

Описание

На курсе вы изучите создание моделей одномерной и многомерной линейной регрессии на Python.

Преподователи:

  • МГТУ им. Баумана: Владислав Перлин
сертификат курса бесплатно

Сертификат курса
Бесплатно!