Курсы big data бесплатные
808 курсів знайдено
Основи Excel для аналізу даних
Доступна розстрочка
Цей курс призначений для тих, хто бажає отримати базові знання з Excel та використовувати його для аналізу даних. Ви дізнаєтеся, як завантажувати дані з різних форматів, використовувати фільтри, сортування, функції пошуку та зведені таблиці. Курс підходить для тих, хто бажає працювати з даними в галузі аналітики, бізнесу, маркетингу або досліджень. Для успішного закінчення курсу не потрібен досвід роботи з електронними таблицями або програмуванням. Достатньо мати пристрій з сучасним веб-браузером та можливість створити обліковий запис Microsoft для доступу до Excel онлайн безкоштовно. Якщо у вас є настільна версія Excel, ви також зможете легко долучитися до курсу.
| Сертифікат | |
| Занять | 28 |
| 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, English |
Основи науки про дані з використанням R
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація охоплює основні інструменти та техніки науки про дані, включаючи отримання, очищення та дослідження даних, програмування на R та проведення відтворюваного дослідження. Студенти, які успішно завершать цю спеціалізацію, будуть готові взяти на себе спеціалізацію з науки про дані: статистики та машинного навчання, в якій вони створюють продукт на основі реальних даних. П'ять курсів у цій спеціалізації є тими ж курсами, що складають першу половину спеціалізації з науки про дані. Ця спеціалізація пропонується для студентів, які хочуть розпочати та завершити основну частину навчального плану спочатку, перш ніж переходити до більш складних тем в науці про дані: статистики та машинного навчання. Використовуйте R для очищення, аналізу та візуалізації даних. Навчитесь задавати правильні запитання, отримувати дані та проводити відтворюване дослідження. Використовуйте GitHub для управління проектами з науки про дані. Налаштуйте R, R-Studio, Github та інші корисні інструменти.
| Сертифікат | |
| Місяців | 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, English |
Великі дані з Apache Spark
Доступна розстрочка
Цей курс є першим у серії курсів для отримання Спеціалізації IBM Advanced Data Science. На цьому курсі ви навчитеся основам Apache Spark за допомогою Python та PySpark. Ви дізнаєтеся, як застосовувати Apache Spark для обчислення базових завдань дослідження та попередньої обробки даних. Це дозволить вам стати досвідченим інженером даних в будь-якому сучасному середовищі та надасть основу для розвитку вашої кар'єри в галузі науки про дані.
| Сертифікат | |
| Занять | 20 |
| Годин | 21 |
| 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, English |
Спеціалізація Survey Data Collection and Analytics
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація охоплює основи опитувань, які використовуються в дослідженнях ринку, оцінювальних дослідженнях, соціальних науках та політичних дослідженнях, офіційних урядових статистиках та багатьох інших тематичних областях. У шести курсах ви дізнаєтеся основи проектування опитувальників, методів збору даних, проектування вибірки, роботи з відсутніми значеннями, створення оцінок, комбінування даних з різних джерел та аналізу даних опитування. У фінальному проекті Capstone ви застосуєте навички, набуті протягом спеціалізації, аналізуючи та порівнюючи кілька джерел даних.
| Сертифікат | |
| Місяців | 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, English |
Спеціалізація Precalculus through Data and Modelling
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація допомагає побудувати основний матеріал для використання математики як інструменту для моделювання, розуміння та інтерпретації світу навколо нас. Це досягається шляхом вивчення функцій, їх властивостей та застосування до аналізу даних. Концепції попередньої математики надають набір інструментів для того, щоб учень міг почати свою наукову кар'єру, підготовляючи його до майбутніх наукових та курсів з калькулюсу. Ця спеціалізація призначена для всіх учнів, а не тільки для тих, хто зацікавлений у подальших курсах математики. Ті, хто зацікавлений у природничих науках, комп'ютерних науках, психології, соціології або подібних галузях, дійсно скористаються цим вступним курсом, застосовуючи навички, набуті в своїй дисципліні, для аналізу та інтерпретації свого предметного матеріалу. Учні будуть представлені не тільки новими ідеями, але й новими застосуваннями старої теми. Реальні дані, набори вправ та регулярні оцінки допомагають мотивувати та закріплювати вміст цього курсу, що призводить до навчання та володіння матеріалом.
| Сертифікат | |
| Місяців | 4 |
| 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, English |
Основи SQL для науки про дані
Доступна розстрочка
The issue of dimensionality of data will be discussed, and the task of clustering data, as well as evaluating... Ця спеціалізація призначена для студента без попереднього досвіду програмування, який бажає розвинути свою вміння писати запити SQL. Через чотири проекти з науки про дані, які поступово стають складнішими, ви охопите такі теми, як основи SQL, обробка даних, аналіз SQL, A/B-тестування, розподілений обчислювальний процес за допомогою Apache Spark, Delta Lake та більше. Ці теми підготують вас до творчого застосування SQL для аналізу та дослідження даних; демонструвати ефективність у написанні запитів; створювати набори даних для аналізу; проводити інженерію функцій, використовувати SQL з іншими інструментами аналізу даних та машинного навчання; та використовувати SQL з неструктурованими наборами даних. Використовуйте команди SQL для фільтрації, сортування та підсумовування даних; маніпулювати рядками, датами та числовими даними з різних джерел для аналізу; оцінювати та створювати набори даних для вирішення своїх бізнес-питань та проблем за допомогою SQL; використовувати спільний робочий простір Databricks та створювати кінцевий конвеєр, який читає дані, перетворює їх та зберігає результат; розробляти проектну пропозицію та вибирати свої дані, проводити статистичний аналіз та розробляти метрики, презентувати свої результати та робити рекомендації.
| Сертифікат | |
| Місяців | 4 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Курс з науки про дані
Доступна розстрочка
Цей курс є вступом до науки про дані та великих даних. Ви дізнаєтеся, яку роль вони відіграють у успішних організаціях та як впровадження науки про дані може допомогти вам управляти своєю командою. Курс призначений для всіх, хто хоче дізнатися про науку про дані, включаючи тих, хто в майбутньому буде керувати даними в організації. Мета полягає в тому, щоб якомога швидше ознайомитися з наукою про дані без зайвих деталей. Ми розробили цей курс, щоб він був якомога зручнішим, не втрачаючи при цьому жодної з основних складових.
| Сертифікат | |
| Занять | 11 |
| 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, English |
Розуміння візуалізації даних
Доступна розстрочка
У цьому курсі студенти будуть введені в галузь статистики, включаючи джерела даних, дизайн дослідження, управління даними та дослідження та візуалізацію даних. Студенти визначать різні типи даних та навчаться візуалізувати, аналізувати та інтерпретувати підсумки як для одновимірних, так і для багатовимірних даних. Студенти також будуть введені в різницю між ймовірнісним та неймовірнісним вибірковими методами з більших популяцій, ідею того, як змінюються оцінки вибірки та як можна робити висновки про більші популяції на основі ймовірнісного вибіркового методу. На кожному тижні студенти застосовуватимуть статистичні концепції, які вони вивчили, використовуючи Python в середовищі курсу. Під час цих лабораторних сесій студенти дізнаються про різні використання Python як інструменту, включаючи бібліотеки Numpy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib та Seaborn. Відповідно ідентифікувати різні типи даних та розуміти різні використання кожного з них Створювати візуалізації даних та числові підсумки за допомогою Python Чітко та лаконічно комунікувати статистичні ідеї широкій аудиторії Визначати відповідні аналітичні техніки для ймовірнісних та неймовірнісних вибірок
| Сертифікат | |
| Занять | 41 |
| Годин | 20 |
| 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, English |
Data Analytics for Lean Six Sigma
Доступна розстрочка
У цьому курсі ви навчитеся технікам аналізу даних, які зазвичай корисні в проектах покращення Lean Six Sigma. Ви зможете аналізувати та інтерпретувати дані, зібрані в рамках такого проекту, використовуючи Minitab. Курс також надасть короткий огляд Lean Six Sigma та акцентується на використанні інструментів аналізу даних та інтерпретації результатів. Викладач використовує багато різних прикладів з реальних проектів Lean Six Sigma, щоб проілюструвати всі інструменти. Курс не обговорює математичну основу. Цей курс призначений для тих, хто бажає навчитися аналізу даних в рамках проектів покращення Lean Six Sigma.
| Сертифікат | |
| Занять | 48 |
| 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, English |
GIS Data Acquisition and Map Design
Доступна розстрочка
У цьому курсі ви навчитеся знаходити GIS-дані для своїх проектів та створювати добре оформлену карту, яка ефективно передає ваше повідомлення. Перший розділ зосереджується на основних будівельних блоках GIS-даних, щоб ви знали, які типи GIS-файлів існують, та наслідки вибору одного типу над іншим. Далі ми обговоримо метадані (інформацію про набір даних), щоб ви знали, як оцінювати набір даних, перш ніж вирішувати використовувати його, а також підготовку даних шляхом об'єднання та обрізки файлів за потребою. Потім ми поговоримо про те, як брати не-GIS-дані, такі як список адрес, і перетворювати їх на "картографічні" дані за допомогою геокодування. Нарешті, ви дізнаєтеся, як брати дані, які ви знайшли, і проектувати карту, використовуючи картографічні принципи. У проекті курсу ви знайдете свої власні дані та створите свою власну кількісну карту. Примітка: для цього курсу не надається програмне забезпечення.
| Сертифікат | |
| Занять | 63 |
| Годин | 20 |
| 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, English |
The Data Science of Health Informatics
Доступна розстрочка
Курс допоможе зрозуміти, як працювати з даними в галузі охорони здоров'я, відповісти на запитання та зробити висновки. Вивчаючи курс, студенти дізнаються про різні типи даних в галузі охорони здоров'я, навчаться формулювати запитання, інтерпретувати запити для вторинного використання даних електронних медичних записів та інтерпретувати результати цих запитів.
| Сертифікат | |
| Занять | 25 |
| Годин | 10 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація Practical Data Science with MATLAB
Доступна розстрочка
Завершення цієї спеціалізації дозволить вам отримати навички та впевненість, які необхідні для досягнення практичних результатів у галузі науки про дані швидко. Вміння візуалізувати, аналізувати та моделювати дані є одними з найбільш вимаганих кар'єрних навичок у галузях від охорони здоров'я до автомобільної промисловості та технологічних стартапів. Для успішного проходження курсів вам потрібно мати досвід у технічній галузі та деякий досвід у використанні обчислювальних інструментів, таких як електронні таблиці. Для успішного проходження курсів вам потрібно мати деякий досвід у базовій статистиці (гістограми, середнє значення, стандартне відхилення, підгонка кривих, інтерполяція). В ході цієї спеціалізації ви будете використовувати MATLAB.
| Сертифікат | |
| Місяців | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Основи теорії ймовірностей та правило Байєса
Доступна розстрочка
Цей курс вводить вас у вибіркове дослідження та аналіз даних, а також в основи теорії ймовірностей та правило Байєса. Ви досліджуватимете різні типи методів вибірки та обговорюватимете, як такі методи можуть впливати на обсяг висновків. Будуть розглянуті різні методи експлораторного аналізу даних, включаючи числові статистичні характеристики та базову візуалізацію даних. Ви будете керуватися встановленням та використанням R та RStudio (безкоштовного статистичного програмного забезпечення) та використовуватимете це програмне забезпечення для лабораторних вправ та завершального проекту. Концепції та техніки, що вивчаються в цьому курсі, служитимуть будівельними блоками для курсів інференції та моделювання в Спеціалізації.
| Сертифікат | |
| Занять | 35 |
| Годин | 14 |
| 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, English |
Java Programming: Arrays, Lists, and Data Structures
Доступна розстрочка
Продовжуйте розвивати свої навички програмування на Java, вивчаючи нові структури даних. Використовуйте ці структури даних для створення більш складних програм, які використовують об'єктно-орієнтовані можливості Java. В кінці курсу ви напишете програму шифрування та програму для розшифрування вашого алгоритму шифрування. Після завершення курсу ви зможете: 1. Читати та записувати дані з / до файлів; 2. Вирішувати проблеми, пов'язані з файлами даних; 3. Виконувати кількісний аналіз даних (наприклад, знаходження максимумів, мінімумів, середніх значень); 4. Зберігати та обробляти дані в масиві або ArrayList; 5. Комбінувати кілька класів для вирішення більших проблем; 6. Використовувати ітератори та колекції (включаючи мапи) в Java.
| Сертифікат | |
| Занять | 54 |
| Годин | 14 |
| 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, English |
Клінічне управління даними
Доступна розстрочка
Цей курс презентує критичні концепції та практичні методи для підтримки планування, збору, зберігання та поширення даних у клінічних дослідженнях. Розуміння та впровадження принципів надійного управління даними є критичним для будь-якої наукової галузі. Незалежно від вашої поточної (або передбачуваної) ролі в дослідницькій сфері, міцні знання та набір навичок у принципах та практиці управління даними підвищать вашу продуктивність та покращать вашу науку. Нашою метою є використання цих модулів, щоб допомогти вам навчитися та відпрацювати цей набір навичок. Цей курс передбачає дуже мало поточних знань про технології, окрім того, як працювати з веб-браузером. Ми будемо зосереджуватися на практичних уроках, коротких тестах та практичних вправах, досліджуючи разом найкращі практики управління даними.
| Сертифікат | |
| Занять | 52 |
| Годин | 17 |
| 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, English |
Знайдено курси Big data 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