Курсы аналитика бизнес процессов для начинающих
1508 курсів знайдено
Трейдинг без индикаторов
1 820 грн.
Рекомендований курс
Курс построен на основании опыта сотен трейдеров, с которыми автору курса удалось пообщаться в процессе изучения финансовых рынков.
Материал предназначен для начинающих трейдеров, которые хотят научиться торговать на рынке, построить собственную торговую систему «с нуля» и учитывать процессе обучения ошибки, которые допускает подавляющие большинство новичков.
Кроме этого, курс создавался для трейдеров, у которых уже есть опыт работы с реальными деньгами, но торговый результат остается абсолютно непредсказуемым, нет четкого плана действий или уверенности в эффективности своей торговой системы.
Ключевой посыл курса: трейдинг – это бизнес. Если трейдер относится к процессу торговли несерьезно, эмоционально, совершает хаотичные сделки, не имеет торгового плана, то его долгосрочный торговый результат предсказуем.
При этом, если вы хотите относиться к трейдингу как к бизнесу и, как следствие, иметь шанс преуспеть в данном виде деятельности, вам необходимо действовать не так, как все. Нужен торговый план – четкий набор правил для входа рынок, выхода из него, определения объема позиции и реакции на выход важных новостей. Необходимо понимание целей – зачем вы начинаете заниматься трейдингом? Какую роль трейдинг займет в вашей жизни через 5 лет? Это дополнительный доход или вы хотите стать профессиональным трейдером?
Ответы на эти и многие другие вопросы вы сможете найти в процессе изучения материалов курса.
| Сертифікат | |
| Занять | 130 |
| Годин | 22 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: регрессия и предсказание данных на Python
730 грн.
Рекомендований курс
Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.
| Сертифікат | |
| Занять | 37 |
| Годин | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Финансовий контролінг витрат на матеріали
2 190 грн.
Рекомендований курс
В этих местах происходит процесс конверсии - исходные материалы (сырье, упаковка и т.д.) при помощи труда... Курс призначений для фінансових контролерів та фінансових директорів виробничих площадок. У курсі вивчаються питання звітності, аналізу, планування та контролю матеріальних витрат. Курс охоплює такі теми, як архітектура обліку матеріальних витрат, стандартні ціни, аналіз закупівельної діяльності, управління запасами та інвентаризації. Курс також підходить для бухгалтерів, які працюють з обліком ТМЦ.
| Сертифікат | |
| Занять | 43 |
| Годин | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Базовий Python
1 090 грн.
Рекомендований курс
этот курс: Интересующиеся программированием и анализом данных Программисты, изучающие Python с нуля Аналитики... На цьому курсі ви навчитеся програмуванню на мові Python та навчитеся працювати з даними для самостійного аналізу. Курс включає в себе введення та виведення даних, арифметичні операції, цикли, робота зі строками та масивами, функції та словники, модулі для візуалізації та аналізу даних. Курс містить 62 окремих уроки, 14 практикумів, 8 самостійних робіт для закріплення матеріалу та 35 задач-тренажерів. Вашим курсовим проектом буде аналіз обраного масиву даних. Курс також включає в себе основи роботи з Python Jupyter Notebook, роботу з файлами, модулі numpy та matplotlib. Після закінчення курсу ви зможете самостійно тренувати свої навички програмування на Python.
| Сертифікат | |
| Занять | 63 |
| Годин | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Базовый SQL
1 460 грн.
Рекомендований курс
изучающие работу с базами данных Практикующие программисты, которым нужно быстро освоить SQLНачинающие аналитики... На цьому курсі ви навчитеся мові запитів SQL та дизайнувати бази даних. Курс включає в себе вивчення синтаксису SQL, створення, змінення та видалення даних та таблиць, індекси, складні запити та повнотекстовий пошук, вкладені запити. Курс містить 60 окремих уроків, 13 практикумів, 7 самостійних робіт для закріплення матеріалу та 30 задач-тренажерів. Вашим курсовим проектом буде дизайн бази даних для веб-додатка.
| Сертифікат | |
| Занять | 56 |
| Годин | 6 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Альтернатива Excel: робота з даними в KNIME
1 270 грн.
Рекомендований курс
данных KNIMEПросмотреть этот курс Альтернатива Excel: работа с данными в KNIMEАвтоматизация рутинных процессов... У кожному сучасному бізнесі обробка даних займає багато часу та ресурсів. У більшості компаній, особливо малих та середніх, які не можуть дозволити собі великі інвестиції в складні ІТ-рішення, такі як сховище даних та система бізнес-аналітики, Microsoft Excel займає домінуючу позицію як інструмент для роботи з даними. KNIME це прекрасна (і, крім того, безкоштовна) платформа для роботи з даними, яка буде робити рутинні завдання за Вас, звільнить час та дозволить Вам займатися дійсно цікавими та захоплюючими завданнями. Навички програмування для використання KNIME не потрібні! Цей курс призначений для людей, які витрачають багато часу на роботу з даними в Excel та хочуть спростити свою роботу та скоротити час на обробку даних. Для успішного завершення курсу необхідно знати основи роботи з даними в Excel.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 3 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: классификация и ансамбли на Python
730 грн.
Рекомендований курс
Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються фундаментальні та прикладні підходи до класифікації даних з використанням машинного навчання для страхового скорингу Prudential в змаганні на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилок передбачення. У другій частині на практиці розглядаються метрики класифікації, очищення даних, кластеризація даних, метод ближніх сусідів, метод опорних векторів, дерево прийняття рішень, градієнтний бустинг, ансамбль стекінгу для голосування та вибору кращого результату. Курс містить 9 відеоуроків, повний пожиттєвий доступ та сертифікат.
| Сертифікат | |
| Занять | 56 |
| Годин | 9 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: выделение факторов на Python
1 460 грн.
Рекомендований курс
студента Авторы: Центр digital-профессий ITtensive Последнее обновление: 6/2021русский Чему вы научитесь Процесс... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.
| Сертифікат | |
| Занять | 51 |
| Годин | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Курсы SEO
5 000 грн.
Курс SEO рассчитан для собственников бизнеса и предпринимателей, людей меняющих профессию, а так же для... Курсы эффективной поисковой оптимизации в Google
| Сертифікат | |
| Занять | 10 |
| Годин | 25 |
| Місяців | 1 |
| Періодичність | 2 рази на тиждень |
| Тип навчання | online, offline |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Українська |
Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python
1 270 грн.
Рекомендований курс
Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.
| Сертифікат | |
| Занять | 66 |
| Годин | 11 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: кластеризация и аномалии на Python
2 010 грн.
Рекомендований курс
студента Авторы: Центр digital-профессий ITtensive Последнее обновление: 1/2022русский Чему вы научитесь Процесс... Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 67 |
| Годин | 8 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение с подкреплением на Python
2 010 грн.
Рекомендований курс
Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Курсы финансового анализа
4 350 грн.
Все наши преподаватели — практикующие финансовые аналитики, финансовые менеджеры,
Обучение финансовых... Курсы изучения методики проведения финансового анализа хозяйственного состояния предприятия
| Сертифікат | |
| Занять | 7 |
| Годин | 18 |
| Місяців | 2 |
| Періодичність | 2 рази на тиждень |
| Тип навчання | online, offline |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Українська |
Тестування програмного забезпечення
730 грн.
Рекомендований курс
научитесь Основы тестирования программного обеспечения Оценка времени и трудозатрат на тестирование Процесс... Даний курс призначений для початківців у сфері тестування та QA, які хочуть розпочати свою кар'єру в ІТ. Однак, він буде корисний не тільки новачкам, але й більш досвідченим спеціалістам, щоб структурувати та поглибити компетенції в сфері QA. У цьому курсі ми разом пройдемо шлях від основ тестування програмного забезпечення до складання резюме та підготовки до співбесіди. В рамках курсу ми розглянемо процес розробки програмних рішень, життєвий цикл ПО та місце тестування в ньому. Далі ми розглянемо всі аспекти QA та детально розглянемо: що таке тестування, які види та типи тестування бувають, які інструменти та артефакти потрібні для контролю та забезпечення якості продукту. Розберемося, що таке якість, як вона забезпечується та яку роль в цьому відіграє тестувальник. У цьому курсі буде розглянуто процес роботи команди QA. Ми визначимо, хто є замовниками процесу тестування та які вони мають очікування від роботи QA. Також вас очікує ряд практичних завдань, які допоможуть виробити та закріпити навички, необхідні тестувальнику: оформлення дефектів, розробка тестових сценаріїв, оцінка часу на виконання завдань. Фінальні етапи курсу дозволять зібрати разом всі знання та навички та грамотно підготуватися до співбесіди. В результаті ви навчитеся: 1. Складати план тестування та створювати сценарії перевірок 2. Знаходити та описувати проблеми ПО 3. Оцінювати час та трудовитрати 4. Аналізувати бізнес-вимоги та контролювати їх реалізацію 5. Основи тестування програмного забезпечення Оцінка часу та трудовитрат на тестування Процес розробки та тестування ПО а також його учасники Складання резюме та підготовка до співбесіди Очікування від спеціаліста з тестування, його якості та навички Команда Quality Assurance артефакти та методи її роботи Метрики та показники програмного продукту та процесу тестування Як стати тестувальником з нуля Як пройти співбесіду на роль спеціаліста з тестування Складання списку тестових перевірок та оформлення дефектів
| Сертифікат | |
| Занять | 33 |
| Годин | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение без учителя на Python: полный курс
2 010 грн.
Рекомендований курс
студента Авторы: Центр digital-профессий ITtensive Последнее обновление: 1/2022русский Чему вы научитесь Процесс... Курс розроблений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються методи машинного навчання без учителя на Python. Курс складається з 7 частин, в яких розглядаються наступні теми: робота з даними, лінійна регресія, регуляризація, метод головних компонент, кластеризація, DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS, SOM. Курс містить 2 задачі з хакатонів 2020 року: прогнозування тривалості життя в Росії та прогнозування терміну експозиції оголошень на Яндекс.Нерухомість. Курс містить багато практичних завдань та прикладів.
| Сертифікат | |
| Занять | 99 |
| Годин | 12 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Знайдено курси аналитика бизнес процессов в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Ужгород
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань