Курсы data science Бровары
1421 курсів знайдено
Big Data, Genes, and Medicine
Доступна розстрочка
Курс допоможе засвоїти знання та навички професіоналів у галузі науки про великі дані в медицині та біоінформатиці. Ви дізнаєтеся цікаві факти про біологію та хімію людського тіла, генетику та медицину, які будуть пов'язані з наукою про великі дані та навичками роботи з величезним обсягом даних, які вже доступні на вашій комп'ютері та які ми тільки починаємо розуміти. Ми дослідимо різні кроки, необхідні для вивчення аналітики великих даних на реальних наборах даних, включаючи дані наступного покоління послідовного секвенування в контексті охорони здоров'я та біології, від підготовки даних для аналізу до завершення аналізу, інтерпретації результатів, їх візуалізації та обміну результатами. Звичайно, коли ви засвоїте ці високопопитні навички, ви будете добре підготовлені для подання заявок на посади в області біомедичної аналітики даних та біоінформатики.
| Сертифікат | |
| Занять | 66 |
| Годин | 40 |
| 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 |
Managing Big Data with MySQL
Доступна розстрочка
Цей курс є вступом до використання реляційних баз даних у бізнес-аналізі. Ви дізнаєтеся, як працюють реляційні бази даних та як використовувати діаграми сутність-зв'язок для відображення структури даних, які вони містять. Ці знання допоможуть вам зрозуміти, як потрібно збирати дані в бізнес-контекстах та допоможуть вам визначити функції, які ви хочете врахувати, якщо ви займаєтеся впровадженням нових зусиль зі збору даних. Ви також дізнаєтеся, як виконувати найбільш корисні запити та агрегаційні оператори таблиць для бізнес-аналітиків та практикувати їх з реальними базами даних. Більше не потрібно чекати 48 годин, щоб хтось інший у компанії надав вам дані - ви зможете отримати дані самостійно! По закінченні цього курсу ви матимете чітке розуміння того, як працюють реляційні бази даних, та портфоліо запитів, які ви можете показати потенційним роботодавцям.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| Годин | 32 |
| 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 |
Основи структур даних на Python
Доступна розстрочка
Browse
Computer Science
Software Development
This course is part of the
Python for Everybody Specialization... Цей курс введе основні структури даних мови програмування Python. Ми перейдемо від основ процедурного програмування та дослідимо, як ми можемо використовувати вбудовані структури даних Python, такі як списки, словники та кортежі, щоб виконувати все більш складний аналіз даних. Цей курс охоплює глави 6-10 підручника «Python для всіх». Курс охоплює Python 3.
| Сертифікат | |
| Занять | 39 |
| Годин | 19 |
| 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 |
Аналітика в Excel
Доступна розстрочка
This Specialization covers research methods, design and statistical analysis for social science research... Цей курс допоможе вам зрозуміти концепції та методи аналізу даних, а не навчити вас використовувати Excel. Ми використовуємо Excel для обчислень, але не розглядаємо Excel Macros, Visual Basic, Pivot Tables або інші складні функції. У кінцевому проекті ви станете аналітиком даних банку та розробите дві моделі для визначення, які заявники на кредитні картки повинні бути прийняті, а які відхилити. Перша модель буде спрямована на мінімізацію ризику неплатежів, а друга на максимізацію прибутку банку. Ці дві моделі демонструють, що вибір бізнес-метрики визначає оптимальну модель.
| Сертифікат | |
| Занять | 40 |
| Годин | 21 |
| 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 |
Big Data Hadoop Tutorial Videos
Доступна розстрочка
This Edureka Big Data tutorial ( Big Data Hadoop Blog series: https://goo.gl/LFesy8 ) helps you to understand Big Data in detail. This tutorial will be discussing about evolution of Big Data, factors associated with Big Data, different opportunities in Big Data. Further it will discuss about problems associated with Big Data and how Hadoop emerged as a solution.
| Сертифікат | |
| Занять | 84 |
| Годин | 76 |
| Періодичність | щодня |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | English |
GIS Data Acquisition and Map Design
Доступна розстрочка
learners a real tool box built up through a combination of History, Geopolitics, Economics, Political science... 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 |
Big Data, Artificial Intelligence, and Ethics
Доступна розстрочка
Цей курс дає вам контекст та перший досвід з двох основних каталізаторів революції обчислювальної науки: великих даних та штучного інтелекту. З більш ніж 99% всієї переданої інформації у цифровому форматі та з 98% населення світу, яке використовує цифрові технології, людство створює вражаючий цифровий слід. У теорії це надає непередбачувані можливості для розуміння та формування суспільства. На практиці, єдиний спосіб обробки цього потоку інформації - використовувати ті ж цифрові технології, що й створили його. Дані - це паливо, але машинне навчання - це двигун для видобутку нових знань з великих обсягів даних. Оскільки важлива частина цих даних стосується нас самих, використання алгоритмів для вивчення більше про нас природно призводить до етичних питань. Визначте та обговоріть можливості та обмеження великих даних. Працюйте з IBM Watson та аналізуйте особистість за допомогою програмування природної мови (NLP). Досліджуйте, як використовується ШІ через випадки використання. Досліджуйте та обговорюйте ролі етики в ШІ та великих даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 54 |
| 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 |
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 |
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 |
Course Microsoft Azure Data Fundamentals
In this course, students will gain foundational knowledge of core data concepts and related Microsoft Azure data services. Students will learn about core data concepts such as relational, non-relational, big data, and analytics, and build their foundational knowledge of cloud data services within Microsoft Azure. Students will explore fundamental relational data concepts and relational database services in Azure. They will explore Azure storage for non-relational data and the fundamentals of Azure Cosmos DB. Students will learn about large-scale data warehousing, real-time analytics, and data visualization.
| Сертифікат | |
| Занять | 1 |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | 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 |
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 |
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