Курсы по нейронным сетям и анализу больших данных
В таблице собраны 25 самых популярных и полезных курсов по deep learning, data science, нейронным сетям, статистике и big data. Курсы, которые помогут вам получить профессию Data scientist и Big Data аналитик с нуля, но будьте готовы выделить несколько месяцев на обучение. Другие курсы повысят вашу квалификацию в области data science и машинного обучения, научат кодить на python, линейной регрессии, управлять большими данными, писать нейронные сети. Воспользуйтесь фильтром по курсам: выберите, чему хотите научиться, и облегчите себе выбор подходящего курса.
Машинное обучение и анализ данных
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
Все курсы по подписке 
Python для анализа данных
От Excel до MySQL: аналитика для бизнеса
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
Data science для руководителей
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
Просто о статистике (с использованием R)
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
- СПбГУ: Хайтов Вадим
Практики анализа экономических данных от простого к сложному
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
Практики оперативной аналитики в MS Excel
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.
Практики управленческой аналитики в MS Excel
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.
Практики работы с данными средствами Power Query и Power Pivot
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.
Практики создания аналитических панелей в среде Microsof Power BI
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.
Финансовое и бизнес-моделирование (русские субтитры)
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
Введение в науку о данных
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
Python для анализа данных
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
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.
Машинное обучение
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
Deep learning и нейронные сети
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
Практический Machine Learning
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
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
Data scientist
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
Математика и статистика для Data science
SQL и получение данных
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
Знакомство с R и базовая статистика
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
Аналитик BI
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
Big Data
Анализ данных
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
Введение в машинное обучение
Data science
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
- Johns Hopkins University: Roger D. Peng, PhD
Power BI
Базы данных
Data science (наука о данных) - одна из самых востребованных профессий. Сбор клиентских данных коммерческими организациями производится постоянно, для повышения уровня конкурентоспособности и доходности компании. Наука о данных провоцирует возможность использовать новые алгоритмические решения, анализировать полученные результаты, сокращать расход времени на работу с огромным массивом данных. Специальность data science очень востребованна, но остро ощущается недостаток профессионалов, так как многие университеты и институты еще не успели включить науку о данных в свою программу. Поэтому актуальными стали курсы data science, которые можно пройти в онлайн формате.
Что собой представляют курсы data science онлайн?
Data Scientist посредством различных алгоритмов обучения машинного и нейросетей создает и изучает предикативные модели, помогая бизнесу находить закономерности и паттерны, которые являются скрытыми, а также прогнозировать всевозможные варианты развития событий, оптимизировать основные и самые важные бизнес процессы.
Курсы data science онлайн представляют собой программу обучения комплексного характера, которая способна обучить специалиста грамотно решать поставленные задачи по сбору, а также последующему анализу невероятно значительных объемов информации с применением четко проработанных концепций. Данное направление в информационных технологиях сегодня является самым актуальным и продуктивным, так как с каждым днем возникает потребность обработки новых данных и извлечения из них максимальной пользы.
Кому нужны курсы data science онлайн?
Курсы data science раскрывают перед человеком массу новых возможностей по трудоустройству. По сути, специалист занимается не только сбором, а также анализом различных данных, но и производит их изучение в различных контекстах, подвергая сомнению разные предложения и выбирая оптимальные решения определенных проблем. Важнейшим свойством специалиста является умение видеть логические связи в полученной и собранной информации, а на основании анализа уметь грамотно разрабатывать эффективные бизнес-решения.
Такие курсы непременно следует пройти специалистам по раскрутке ресурсов, профессионалам маркетинга, и даже частным предпринимателям, которые взаимодействуют со значительным количеством различных клиентов. В растущем конкурентном мире, очень важно в потоке информации находить что-то полезное именно для конкретного бизнеса и принимать правильные решения.
Сегодня курсы data science онлайн рекомендуется пройти всем специалистам, которые осуществляют процесс разработки систем автонавигации, занимаются распространением лекарственных препаратов или же других продуктов, владельцам или же специалистам по популяризации товаров в крупных торговых сетях. Также активно методика применяется в IT-сфере при работе с новостями (систематизация) с фильтрами спама, при оптимизации поисковой выдачи и пр. Активно методика применяется в медицине, где очень актуальным сегодня становится направление автоматической диагностики заболеваний. Ну, и конечно же, специалистам финансовой структуры также рекомендуется пройти такие курсы онлайн, так как они позволят совершенно иначе подойти к решению многочисленных сложных задач.
Особенности и должностные обязанности специалиста
Перед тем, как выбрать курсы data science, нужно оценить все особенности профессии. В работе с данными применяются различные способы:
- Методы разработки баз данных и проектирования;
- Метод применения искусственного интеллекта для полноценной обработки значительного количества данных;
- Моделирование базы данных, статистическая методика оценки, интеллектуальный анализ.
Что касается обязанностей, то все зависит от сферы работы специалиста. Приблизительный перечень обязанностей мы предлагаем вам изучить:
- Моделирование базы клиентского порядка, а также разработка структуры персонализации продуктов;
- Проведение процесса сбора различных данных из разных источников, для проведения дальнейшей обработки;
- Детализированной анализ поведения тех или же иных потребителей по определенным группам товаров;
- Анализ возможных рисков, эффективности внутреннего применения разработанной базы;
- Составление отчетной документации, с дополнительными презентациями данных и прогнозами;
- Выявлением сомнительных и мошеннических операций.
Требования к тем, кто решил пройти курсы data science онлайн
На самом деле, курсы data science платные и каждый желающий может их пройти. Но, опытные специалисты указывают на то, что есть ряд качеств, которые позволяют определить истинного профессионала:
- Настойчивость, усидчивость, трудолюбие;
- Внимательность, скрупулезность и точность;
- Способность доводить начатые дела до конца невзирая на негативные промежуточные результаты;
- Аналитический склад ума;
- Наличие бизнес-интуиции.
Что касается профессиональных навыков и знаний, то нужно сделать акцент на таких моментах:
- Знание математики (в идеале, математический анализ, теория вероятности, статистика);
- Знание английского языка;
- Минимальные знания азов программирования;
- Владение определенными инструментами статистического типа;
- Основное знание отрасли, экономики, знание законов активного развития бизнеса;
- Основным и базовым навыком специалиста можно назвать организацию систем хранения массивов данных и администрирование, организация их дальнейшего использования.
Результаты прохождения курсов data science онлайн
После прохождения комплексного курса data science вы сможете:
- Полноценно применять концепции грамотной сборки, подготовки данных, их визуализации и исследования;
- Осуществлять принятие правильных бизнес решений посредством четко отработанных концепций;
- Использовать инновационные методики обучения машинного типа для решения задач классификации и прогнозирования данных;
- Научитесь сегментировать достаточно существенные объемы данных при помощи четко отработанных алгоритмов;
- Сможете использовать основные инструменты data science;
- Научитесь строить системы обучения машинного формата на основании данных значительного объема при помощи различных программ.
В зависимости от выбранной программы обучаться придется от шести месяцев до одного года. Как правило, годичные курсы включают в себя полноценное изучение новых материалов, выполнение существенного количества практических заданий, комплексную работу с преподавателем и коллективом, прохождение выпускных экзаменов. Стоимость курса варьируется от 100 до 150 тыс. рублей.
Преимущества прохождения курсов data science онлайн
- Возможность заниматься в удобное для вас время;
- Отсутствие необходимости тратить время и средства на дорогу до учебного заведения;
- Возможность осуществлять обучение без отрыва от основной работы;
- Все материалы поступают на электронных носителях. Вы получаете не только материалы для изучения, но еще и детально разработанный план занятий;
- Как правило, такое обучение предполагает возможность связываться с преподавателями для разрешения сложных моментов, в которых вы не смогли разобраться самостоятельно;
- Курсы длятся не более года. В течение данного срока времени можно не только пройти обучение, но еще и получить практические навыки;
- Предоставляется свидетельство или же сертификат, подтверждающие ваши знания, умения и навыки, что позволяет быстро устроиться на достаточно престижную работу.