Курсы data engineer Белгород-Днестровский
1393 курсів знайдено
Data Privacy Fundamentals
Доступна розстрочка
Over a period of 5 weeks, you will learn how causal effects are defined, what assumptions about your data... Курс призначений для введення поняття захисту даних широкій аудиторії та допомоги кожному учаснику побачити, як захист даних еволюціонував як нагальна проблема для державних та приватних організацій, а також для окремих осіб. У цьому курсі ви почуєте від юридичних та технічних експертів та практиків, які щоденно стикаються з питаннями захисту даних. У цьому курсі будуть розглянуті теорії захисту даних, а також захист даних в контексті соціальних медіа та штучного інтелекту. Також будуть досліджені питання захисту даних у журналістиці, спостереженні, нових технологіях, таких як розпізнавання обличчя та біометрія. Завершення курсу дозволить учаснику бути придатним для отримання кредитів CPE.
| Сертифікат | |
| Занять | 22 |
| 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, English |
Спеціалізація з науки про дані JHU
Доступна розстрочка
Browse
Data Science
Data Analysis
Data Science Specialization
Launch Your Career in Data Science.... Ця спеціалізація охоплює концепції та інструменти, які вам знадобляться на всій пайплайні науки про дані, від постановки правильних питань до зроблення висновків та публікації результатів. У фінальному проекті Capstone ви застосуєте навички, набуті під час побудови продукту на основі реальних даних. Після завершення студенти матимуть портфоліо, що демонструє їх майстерність матеріалу. Використовуйте R для очищення, аналізу та візуалізації даних. Пройдіть всю пайплайн науки про дані від отримання даних до публікації. Використовуйте GitHub для управління проектами науки про дані. Виконуйте аналіз регресії, найменших квадратів та висновків за допомогою моделей регресії. Після успішного закінчення курсу ви зможете:
Використовувати GitHub для управління проектами науки про дані
Виконувати аналіз регресії, найменших квадратів та висновків за допомогою моделей регресії
Очищувати, аналізувати та візуалізувати дані за допомогою R
Виконувати кластерний аналіз та обробку даних
Використовувати регулярні вирази для очищення даних та виконання пошуку та заміни
Використовувати RStudio для розробки програм на R та налагодження коду.
| Сертифікат | |
| Місяців | 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 |
Экзамен Red Hat Certified Engineer (RHCE) exam for Red Hat Enterprise Linux 8
The performance-based Red Hat Certified Engineer (RHCE) exam for Red Hat Enterprise Linux 8 (EX294) tests your knowledge and skill in managing multiple systems using Red Hat® Ansible® Engine and executing common system administration tasks across a number of systems with Ansible. The skills tested in this exam are the foundation for system administration across many Red Hat products.
By passing this exam, you become a Red Hat Certified Engineer. An RHCE® is a Red Hat Certified System Administrator (RHCSA) who is ready to use Ansible and scripting to automate Red Hat® Enterprise Linux® tasks, integrate Red Hat emerging technologies, and apply automation for efficiency and innovation. If you choose to continue your learning journey beyond RHCE, the credential can also serve as a foundational step on your path toward our highest level of certification—Red Hat Certified Architect.
| Сертифікат | |
| Занять | 8 |
| Годин | 40 |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | English |
Data Mining Specialization
Доступна розстрочка
You will learn how to add navigation and other design elements, and you will learn how to separate data... Курс навчає технікам дата-майнінгу для структурованих даних з чітко визначеною схемою та для неструктурованих даних у формі природної мови. Серед конкретних тем курсу: виявлення шаблонів, кластеризація, пошук текстів, текстовий майнінг та аналітика, візуалізація даних. Завдання капстоун-проекту полягає у вирішенні реальних завдань дата-майнінгу за допомогою набору даних про відгуки на ресторани з Yelp. Курси 2-5 цієї спеціалізації є лекційною складовою курсів онлайн-магістерської програми з комп'ютерних наук у галузі науки про дані. Можна подати заявку на отримання ступеня як до, так і після початку спеціалізації.
| 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Data-driven Astronomy
Доступна розстрочка
Курс зосереджений на використанні практичних навичок для роботи з великими наборами даних в астрономії. Ви дізнаєтеся, як реалізувати алгоритми, які працюють з великими наборами даних, як використовувати бази даних для управління даними та як вивчати дані за допомогою інструментів машинного навчання. Курс використовує мову програмування Python 3, яка є стандартом в астрономії.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 23 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Healthcare Data Models
Доступна розстрочка
Цей курс допоможе вам побачити, чому ця робота має значення, що ви робитимете в цій ролі та що відбувається на шляху до значення, де дані збираються від пацієнтів на місці надання медичної допомоги, переходять до складів даних для підготовки до аналізу, а потім переходять по трубопроводу даних, щоб перетворитися на цінні інсайти, які можуть врятувати життя, зменшити витрати, покращити охорону здоров'я та зробити її більш доступною та доступною. Ви отримаєте огляд загальних моделей даних та їх використання. Ви дізнаєтеся, як різні системи інтегрують дані, як забезпечити чітку комунікацію, вимірювати та покращувати якість даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 26 |
| 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Healthcare Data Literacy
Доступна розстрочка
approaching complex problems, engaging with stakeholders, and providing tools to collect and analyze data... Цей курс допоможе заложити основи вашого шляху з даними в галузі охорони здоров'я та надасть вам знання та навички, необхідні для роботи в галузі охорони здоров'я як дата-вчений. Ми дізнаємося про багато аспектів, які потрібно враховувати в охороні здоров'я та визначимо цінність та зростаючу потребу в дата-аналітиках в охороні здоров'я. Ми ознайомимося з Трійним підходом та іншими дата-включеними драйверами охорони здоров'я. Ми розглянемо різні концепції та категорії даних в охороні здоров'я та описуємо, як онтології та пов'язані терміни, такі як таксономія та термінологія, організовують концепти та сприяють обчисленням. Ми обговоримо загальні клінічні представлення даних в системах охорони здоров'я, включаючи ICD-10, SNOMED, LOINC, лікарські словники (наприклад, RxNorm) та клінічні стандарти даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 26 |
| Годин | 13 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Структури даних та алгоритми
Доступна розстрочка
У цьому онлайн курсі ми розглядаємо загальні структури даних, які використовуються в різних обчислювальних задачах. Ви дізнаєтеся, як ці структури даних реалізовані в різних мовах програмування та будете практикуватися в їх реалізації в наших програмних завданнях. Це допоможе вам зрозуміти, що відбувається всередині певної вбудованої реалізації структури даних та що очікувати від неї. Ви також дізнаєтеся про типові випадки використання цих структур даних. Деякі приклади питань, які ми будемо розглядати в цьому курсі: 1. Яка є хороша стратегія зміни розміру динамічного масиву? 2. Як пріоритетні черги реалізовані в C++, Java та Python? 3. Як реалізувати хеш-таблицю так, щоб амортизований час роботи всіх операцій становив O(1) в середньому?
| Сертифікат | |
| Занять | 58 |
| Годин | 24 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Advanced Data Science
Доступна розстрочка
Даний курс спрямований на тих, хто вже має досвід роботи в галузі обробки даних та машинного навчання. Ви отримаєте глибоке розуміння масштабованої паралельної обробки даних, їх візуалізації та розширеного машинного навчання та глибокого навчання. Ви зрозумієте математичні основи всіх алгоритмів машинного та глибокого навчання, зможете застосовувати знання на практиці, обґрунтовувати архітектурні рішення, розуміти характеристики різних алгоритмів, фреймворків та технологій та їх вплив на продуктивність та масштабованість моделей.
| 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 | Професійний |
| Мова | Русский, English |
Ordered Data Structures
Доступна розстрочка
У цьому курсі ви дізнаєтеся про нові структури даних для ефективного зберігання та отримання даних, які структуровані в упорядкованій послідовності. Такі дані включають алфавітний список імен, родовод, календар подій або інвентар, організований за номерами частин. Конкретні структури даних, які охоплює цей курс, включають масиви, зв'язні списки, черги, стеки, дерева, бінарні дерева, AVL-дерева, B-дерева та купи. Цей курс також показує, через аналіз складності алгоритмів, як ці структури дозволяють найшвидші алгоритми для пошуку та сортування даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 21 |
| Годин | 18 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Unordered Data Structures
Доступна розстрочка
Курс з неструктурованих структур даних охоплює структури даних та алгоритми, необхідні для реалізації хеш-таблиць, роз'єднаних множин та графів. Ці фундаментальні структури даних корисні для неупорядкованих даних. Наприклад, хеш-таблиця забезпечує миттєвий доступ до даних, індексованих довільним значенням ключа, яке може бути числом (наприклад, адресою пам'яті для кешованої пам'яті), URL-адресою (наприклад, для веб-кешу) або словником. Графи використовуються для представлення відносин між елементами, і цей курс охоплює кілька різних структур даних для представлення графів та кілька різних алгоритмів для обходу графів, включаючи пошук найкоротшого шляху від одного вузла до іншого вузла. Ці алгоритми графів також будуть залежати від іншого концепту, що називається роз'єднаними множинами, тому цей курс також охоплює її структуру даних та пов'язані з нею алгоритми.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| Годин | 20 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Data Mining Project
Доступна розстрочка
Цей курс дозволить вам застосувати навички та алгоритми для видобування даних з попередніх курсів Спеціалізації, щоб вирішувати цікаві завдання з реального світу. Ви будете працювати з набором даних про відгуки на ресторани з Yelp та використовувати всі знання та навички, які ви здобули на попередніх курсах, щоб знайти цікаві та корисні знання.
| Сертифікат | |
| Занять | 13 |
| Годин | 10 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Методологія науки про дані
Доступна розстрочка
Browse
Data Science
Data Analysis
Data Science Methodology
Filled Star
Half Faded Star
4.6
stars
19,021... У цьому курсі ви навчитеся думати та працювати як успішний науковець-дослідник у галузі науки про дані. Ви дізнаєтеся та застосуєте методологію, яка може бути використана для вирішення будь-якої проблеми в галузі науки про дані. Метою курсу є поділитися методологією, яка може бути використана в галузі науки про дані, щоб забезпечити, що дані, які використовуються для вирішення проблем, є відповідними та правильно обробленими для відповіді на поставлені запитання. Ви дізнаєтеся, що таке методологія та чому науковцям-дослідникам потрібна методологія. Ви також навчитеся застосовувати шість етапів методології CRISP-DM для аналізу випадку, визначати відповідну аналітичну модель, включаючи прогнозні, описові та класифікаційні моделі, визначати відповідні джерела даних для вашого проекту в галузі науки про дані.
| Сертифікат | |
| Занять | 14 |
| 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, English |
Виконавча наука про дані
Доступна розстрочка
У цих чотирьох інтенсивних курсах ви дізнаєтеся все, що потрібно знати, щоб почати збирати та керувати командою з науки про дані, навіть якщо ви ніколи не працювали в цій галузі раніше. Ви отримаєте курс з науки про дані, щоб бути знайомим з цією галуззю та зрозуміти свою роль як лідер. Ви також дізнаєтеся, як набирати, збирати, оцінювати та розвивати команду з комплементарними навичками та ролями. Ви дізнаєтеся структуру конвеєра науки про дані, цілі кожного етапу та як утримувати свою команду на мішені на протязі всього процесу. Нарешті, ви дізнаєтеся деякі практичні навички, які допоможуть вам подолати загальні проблеми, які часто завдають шкоди проектам з науки про дані.
| Сертифікат | |
| Місяців | 2 |
| 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 |
Курс Big Data
25 000 грн.
с трудоустройством
Курс Big Data в ITEA призначений для просунутих фахівців, які мають володіння мовою програмування Python на базовому рівні та бажання поглибити свої знання та навички роботи з великими базами даних. На цьому курсі студенти навчатимуться сучасним методикам аналізу даних, виявленню закономірностей та прогнозуванню розвитку подій за допомогою Big Data.
Вони оволодіють основними інструментами та технологіями, такими як Hadoop, Apache Spark та інші, які дозволяють ефективно обробляти великі обсяги даних. Курс надасть студентам необхідні знання для оптимізації ключових бізнес-процесів та допоможе знайти перше місце для роботи в сфері IT, де великі дані стають все більш важливими.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 48 |
| Місяців | 2 |
| Періодичність | 2 рази на тиждень |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній, Професійний |
| Ментор | |
| Розстрочка | |
| Мова | Українська |
Знайдено курси 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