Курсы data science

Это чисто прикладной курс по data science и машинному обучению, никакой математики, никакой теории, только решение реальных задач с помощью pandas и мощного CatBoost.Чтобы успешно решать прикладные задачи с помощью машинного обучения, не нужно знать никакой математики, нужно уметь пользоваться конкретным инструментом. Этот инструмент – CatBoost. Вместо того, чтобы лежать под автомобилем или ковыряться в движке, мы будем сразу на нем ездить.Если хочешь научиться машинному обучению и data science на интуитивном уровне, то этот курс тебе подойдет. А уже после моего курса можно углубиться в теорию и математику, курсов по которым бесчисленное множество.Также мой курс станет отличным дополнением к более классическим курсам по data science и машинному обучению, если такие уже тобой пройдены.Мой принцип: сначала интуиция – потом теория.Этот курс лучше всего подойдет начинающим аналитикам и дата саентистам. Совсем начинающим без опыта в аналитике или программировании курс может показаться немного сложным, но попробовать можно: в начале курса я провожу чек-ап знаний по python и pandas, который по совместительству является курсом молодого бойца, и там можно научиться всему необходимому.Идеально, если есть минимальное знакомство с python или pandas. Или опыт работы с данными в Excel. Но сегодняшние инструменты настолько интуитивны, что можно попытаться разобраться и с абсолютного нуля: посмотри бесплатную вводную часть курса и реши подходит тебе или нет.

Описание От автора книги "АНАЛИТИКА И DATA SCIENCE: для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев..... Курс очень постепенно от простого к сложному погружает профессионалов из не-технических наук (менеджмент, бизнес, гуманитарии, лингвисты, психологи, социологи, культурологи, экономисты, политтехнологи, криминалисты и т.д.) в захватывающий цифровой мир статистики и вероятностей – и поможет легко в нем ориентироваться, пользоваться и не бояться Курс также подойдет для профессионалов инженерно-технических специальностей, которые не изучали анализ данных, но хотят в нем разобраться - без непонятных формул и громоздких расчетов В основе курса самые современные материалы, которые читались на МВА программах и использовались в разных проектах (маркетинговые и социологические исследования, исследования персонала, опросы мнений, разработка психодиагностического инструментария и тестов, анализ и прогнозирование, реорганизации, комплектация штата, оплата труда и т.д.)

Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как предыдущие курсы прошли более 2 миллионов слушателей. Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше.

Decide on  appropriate sources of data for your data science project.... 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.

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.

What are the ethical considerations regarding the privacy and control of consumer information and big data, especially in the aftermath of recent large-scale data breaches? This course provides a framework to analyze these concerns as you examine the ethical and privacy implications of collecting and managing big data. Explore the broader impact of the data science field on modern society and the principles of fairness, accountability and transparency as you gain a deeper understanding of the importance of a shared set of ethical values. You will examine the need for voluntary disclosure when leveraging metadata to inform basic algorithms and/or complex artificial intelligence systems while also learning best practices for responsible data management, understanding the significance of the Fair Information Practices Principles Act and the laws concerning the "right to be forgotten.

Огляд Data Science Data Analysis Спеціалізація Data Science Почніть кар’єру в науці про дані.... 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.

Science проекта Понимание, как составить workflow для команды Data Science проекта Разберемся, какие... Работа с данными — уже не удел гигантов, а необходимость любого успешного бизнеса. Ориентироваться, как получить из данных ценность должен любой менеджер. После курса вы сможете самостоятельно написать простые SQL запросы, составить отчеты в Power BI, или же сделать прототип DS проекта, а потом войти в большую команду.

As data collection has increased exponentially, so has the need for people skilled at using and interacting with data; to be able to think critically, and provide insights to make better decisions and optimize their businesses. This is a data scientist, “part mathematician, part computer scientist, and part trend spotter” (SAS Institute, Inc.). According to Glassdoor, being a data scientist is the best job in America; with a median base salary of $110,000 and thousands of job openings at a time. The skills necessary to be a good data scientist include being able to retrieve and work with data, and to do that you need to be well versed in SQL, the standard language for communicating with database systems. This course is designed to give you a primer in the fundamentals of SQL and working with data so that you can begin analyzing it for data science purposes. You will begin to ask the right questions and come up with good answers to deliver valuable insights for your organization.

Цей курс навчить вас популярним інструментам Data Science та їх використанню. Ви дізнаєтеся про бібліотеки та пакети, набори даних, моделі машинного навчання, ядра, а також різноманітні відкриті, комерційні, великі дані та хмарні інструменти. Курс дає багато практичного досвіду для роботи з цими інструментами Data Science. Ви зможете протестувати кожен інструмент та дотримуватися інструкцій для запуску простого коду на Python, R або Scala.

Ця спеціалізація від IBM надасть вам ключові навички, які потрібні будь-якому вченому в галузі даних, щоб підготувати вас до кар'єри в науці про дані або подальшого розширеного навчання в цій галузі. Ви дізнаєтеся, що таке наука про дані та які завдання виконують вчені в галузі даних. Ви зрозумієте застосовність науки про дані в різних галузях та дізнаєтеся, як аналіз даних може допомогти вам приймати рішення на основі даних. Ви зможете розпочати свій кар'єрний шлях в цій галузі без попереднього знання комп'ютерних наук або мов програмування: ця спеціалізація надасть вам фундамент, який вам потрібен для подальшого розширеного навчання, щоб підтримати ваші кар'єрні цілі. Ви засвоїте концепції, такі як великі дані, статистичний аналіз та реляційні бази даних, та ознайомитеся з різними відкритими інструментами та програмами для науки про дані, які використовують вчені в галузі даних, такими як Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub та SQL.

Курс призначений для вивчення базових математичних знань, необхідних для успішного вивчення будь-якого курсу з Data Science. Курс створений для студентів, які мають базові математичні знання, але не вивчали алгебру або попередній курс математики. Курс Data Science Math Skills вводить основні математичні поняття, на яких ґрунтується Data Science, без додаткової складності, вводячи незнайомі ідеї та математичні символи по одному. Після закінчення курсу студенти оволодіють словником термінів, нотацією, концепціями та алгебраїчними правилами, які повинні знати всі Data Scientist перед переходом до більш складного матеріалу.

Чему вы научитесь Программирование на Python Применение Python для Data Science Использование pandas... Специалист по анализу данных - одна из наиболее подходящих профессий для процветания в этом веке. Он цифровой, ориентированный на программирование и аналитический. Поэтому неудивительно, что спрос на специалистов по анализу данных на рынке труда растет. Однако предложение было очень ограниченным. Трудно получить навыки, необходимые для работы в качестве специалиста по данным. И как это сделать? Университеты не спешили создавать специализированные программы по науке о данных. (Не говоря уже о том, что существующие очень дороги и требуют много времени) Большинство онлайн-курсов сосредоточено на конкретной теме, и трудно понять, как навыки, которым они обучают, вписываются в общую картину. Этот всеобъемлющий курс станет вашим руководством к изучению того, как использовать возможности Python для анализа данных, создания красивых визуализаций и использования мощных алгоритмов машинного обучения!

Algorithms and data structures Algorithms and data structures Зареєструватись Алгоритми замовляли?... Онлайн підтримка щодня: робота з ментором, перевірка завдань, "чарівний пендель" в правильний час. З гарантією працевлаштування: 1700+ працевлаштованих випускників, що працюють в топ ІТ-компаніях — WIX, Genesis, PDF Filler та ін. Безкоштовно до працевлаштування: ми інвестуємо в тебе. Ти платиш тільки після працевлаштування 17% від ЗП впродовж двох років.

Algorithms and data structures Algorithms and data structures Зареєструватись Алгоритми замовляли?... Навчайся безкоштовно до працевлаштування! Ти платиш лише відсоток від своєї зарплати після працевлаштування в ІТ! А до цього, навчайся у найкращих та прокачуй свої навички разом з нами.