Курсы data mining Борисполь
1125 курсів знайдено
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 |
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 |
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 |
Курс Big Data on AWS
In this course, you’ll learn about cloud-based big data solutions like Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, and the rest of the AWS big data platform. Learn to use Amazon EMR to process data using the broad ecosystem of Hadoop tools like Hive and Hue, create big data environments, work with Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena and Amazon Kinesis, and design big data environments for security and cost-effectiveness.
| Сертифікат | |
| Занять | 3 |
| Годин | 24 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| 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 |
| Мова | 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 |
Спеціалізація Health Information Literacy for Data Analytics
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація призначена для професіоналів у галузі даних та технологій без попереднього досвіду в галузі охорони здоров'я, які шукають зміну галузі для роботи з даними в галузі охорони здоров'я. Через чотири курси ви визначите типи, джерела та виклики даних в галузі охорони здоров'я, а також методи вибору та підготовки даних для аналізу. Ви дослідите різноманітні джерела даних в галузі охорони здоров'я та порівняєте термінологію, включаючи адміністративні, клінічні, страхові претензії, дані, надані пацієнтом та зовнішні дані. Ви виконаєте серію практичних завдань для моделювання даних та оцінки питань ефективності та ефективності в галузі охорони здоров'я. Ця спеціалізація підготує вас до того, щоб мати змогу перетворити сирові дані в галузі охорони здоров'я в дієву інформацію. Аналізуйте різні типи та джерела даних в галузі охорони здоров'я, включаючи клінічні, операційні, претензії та створені пацієнтом дані. Порівняйте та порівняйте загальні моделі даних, використовувані в системах даних в галузі охорони здоров'я. Оцініть якість даних в галузі охорони здоров'я та зробіть відповідні інтерпретації значення відповідно до джерел даних та призначених використань. Створіть словник даних для комунікації джерела та значення даних. Модель даних термінології охорони здоров'я даних
| 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація Python Data Products for Predictive Analytics
Доступна розстрочка
Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills.
| 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Qualitative Data Analysis with MAXQDA Software
Доступна розстрочка
Цей курс введе вас в програмне забезпечення MAXQDA для полегшення аналізу даних під час процесу якісних досліджень. Курс допоможе вам зрозуміти, як використовувати це програмне забезпечення для збору та аналізу даних, а також для візуалізації результатів дослідження. Ви дізнаєтеся про основні функції MAXQDA, такі як імпорт даних, створення кодів та категорій, аналіз тексту та візуалізацію даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 59 |
| Годин | 16 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Збір та обробка даних з використанням Python
Доступна розстрочка
Цей курс навчить вас отримувати та обробляти дані з сервісів в Інтернеті. Він охоплює Python-компрехенсії списків та надає можливості для вправ з отримання та обробки глибоко вкладених даних. Ви також дізнаєтеся, як використовувати модуль Python requests для взаємодії з REST API та що шукати в документації до цих API. Для завершального проекту ви створите рекомендувальник тегів" для сайту обміну фотографіями Flickr. Курс підійде для тих хто вже взяв курси "Основи Python" та "Функції файли та словники Python" (курси 1 та 2 спеціалізації з програмування на Python 3). Якщо ви вже знайомі з основами Python але хочете практикуватися в отриманні та обробці складних вкладених даних з Інтернет-сервісів ви також можете скористатися цим курсом без попередніх двох. Це третій з п'яти курсів у спеціалізації з програмування на Python 3.
| Сертифікат | |
| Занять | 49 |
| Годин | 16 |
| 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 |
Основи програмування на C++
Доступна розстрочка
Цей курс навчить учнів писати програми на мові C++, включаючи налаштування середовища розробки для написання та налагодження коду на C++ та реалізацію структур даних у вигляді класів на C++. Це перший курс у спеціалізації Прискорені основи комп'ютерних наук", а наступні курси в цій спеціалізації будуть використовувати C++ як мову для реалізації структур даних, що розглядаються на курсі.
| Сертифікат | |
| Занять | 22 |
| 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Геоінформаційні системи: Аналіз даних
Доступна розстрочка
Install and deploy a Django application; build HTML web pages styled by CSS
Describe and build a data... У цьому курсі, другому в спеціалізації Геоінформаційні системи (GIS), ви детально дізнаєтеся про типи даних (наприклад, растрові та векторні дані), їх структури, якість та зберігання протягом чотирьох модулів тривалістю один тиждень. Ви дізнаєтеся про моделі та формати даних, включаючи повне розуміння векторних даних та концепцій растрових даних. Ви також дізнаєтеся про наслідки масштабу даних та те, як завантажувати шари з веб-сервісів. Ви створите модель векторних даних, використовуючи таблиці атрибутів векторів, написання рядків запитів, визначення запитів та додавання та обчислення полів. Ви також дізнаєтеся, як створювати нові дані за допомогою процесу дигіталізації та використовувати вбудовані інструменти редактора в ArcGIS. Ви дізнаєтеся про загальні механізми зберігання даних в межах GIS, включаючи геодатабази та shape-файли. Ви дізнаєтеся, як вибирати між ними для своїх проектів та як оптимізувати їх для швидкості та розміру. Ви також дізнаєтеся, як проектувати таблиці даних та використовувати розділення та з'єднання даних у реляційній базі даних. Написання рядків запитів для підмножини даних, створення та робота з растровими даними та створення веб-карт також будуть розглянуті.
| Сертифікат | |
| Занять | 52 |
| Годин | 27 |
| 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 |
Framework for Data Collection and Analysis
Доступна розстрочка
Цей курс надасть вам огляд існуючих продуктів даних та глибоке розуміння ландшафту збору даних. За допомогою різних прикладів ви дізнаєтеся, як визначити, які джерела даних, ймовірно, відповідають на ваше дослідницьке запитання, як перетворити ваше дослідницьке запитання на вимірні частини та як думати про план аналізу. Крім того, цей курс надасть вам загальну рамку, яка дозволяє вам не тільки розуміти кожен етап, необхідний для успішного збору та аналізу даних, але й допоможе вам виявляти помилки, пов'язані з різними джерелами даних. Ви дізнаєтеся деякі метрики для кількісного опису кожної потенційної помилки, тому ви матимете інструменти, щоб описати якість джерела даних. Нарешті, ми представимо різні масштабні зусилля зі збору даних, здійснені приватними компаніями та урядовими агентствами, та переглянемо вивчені концепції через ці приклади.
| Сертифікат | |
| Занять | 31 |
| 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Основи аналізу даних на Python
Доступна розстрочка
Browse
Data Science
Data Analysis
This course is part of the
Applied Data Science with Python Specialization... Цей курс введе студента до основ середовища програмування Python, включаючи фундаментальні техніки програмування Python, такі як лямбда-функції, читання та маніпулювання csv-файлами та бібліотекою numpy. Курс введе техніки маніпулювання та очищення даних за допомогою популярної бібліотеки для науки про дані pandas, та введе абстракцію серії та фрейму даних як центральних структур даних для аналізу даних, разом з навчанням, як ефективно використовувати функції, такі як groupby, merge та pivot tables. По закінченні курсу студенти зможуть брати табличні дані, очищувати їх, маніпулювати та проводити базовий інферентний статистичний аналіз.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| Годин | 34 |
| 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 |
Python для візуалізації даних
Доступна розстрочка
Interested in increasing your knowledge of the Big Data landscape?... Курс Python для візуалізації даних допоможе вам навчитися ефективно візуалізувати як малі, так і великі обсяги даних. Ви зможете взяти дані, які на перший погляд мають мало значення, і представити їх у формі, яка передає інсайти. Курс допоможе вам працювати з багатьма інструментами та техніками візуалізації даних, такими як Matplotlib, Seaborn та Folium. Ви навчитеся створювати різні типи базових та складних графіків та діаграм, таких як: Waffle Charts, Area Plots, Histograms, Bar Charts, Pie Charts, Scatter Plots, Word Clouds, Choropleth Maps та багато інших! Ви також створите інтерактивні панелі управління, які дозволяють навіть тим, хто не має досвіду в галузі науки про дані, краще розуміти дані та приймати більш ефективні та обґрунтовані рішення.
| Сертифікат | |
| Занять | 23 |
| 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Знайдено курси в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Мариуполь
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Мелитополь
Ужгород
Бердянск
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань