Курсы data science - Днепр

Data Science / Machine Learning — комплексная программа обучения, что призвана помочь специалистам решать задачи по сбору и анализу больших объемов информации с применением концепций Data Science и Machine Learning. На сегодняшний день это одно из самых прогрессивных направлений в сфере информационных технологий в виду необходимости обработки все большего количества данных и извлечения из них полезных свойств. После прохождения программы обучения вы будете иметь представление о технологии Big Data, научитесь исследовать предметную область знаний и применять к ее обработке методы машинного обучения.

Направление Data Science − одно из наиболее прогрессивных в сфере IT, а язык программирования Python − самый широко применяемый для анализа данных. Логично, что они с наибольшей результативностью используются для работы с данными, создания визуализаций, проведения предиктивной аналитики (моделирования и валидации). Python для Data Science − максимальная эффективность аналитики данных Курс Data Science in Python от компании ITEA поможет вам быстро овладеть необходимыми инструментами и приступить к практической работе в сфере анализа данных. Аналитика с Python отличается высокой продуктивностью, позволяет решать задачи простыми и удобными способами. В сравнении с языками более низкого уровня она обладает многими преимуществами.

В мире существует огромное количество информации. Чтобы извлечь пользу из этих данных, их нужно упорядочить и проанализировать. Data Science изучает методы обработки данных, а также статистические методы и методы проектирования и разработки баз данных. На основе полученной информации создаются нейронные сети и смарт-системы. Data Science считается перспективным, востребованным и высокооплачиваемым направлением. Привлекательности добавляет и тот факт, что необязательно быть программистом, чтобы строить карьеру в области работы с данными: зачастую позиция Data Scientist интересна математикам и аналитикам.

Курсы Python — комплексная программа обучения языку программирования Рython. Рython ориентирован на повышение продуктивности фронтенда и читабельности его кода. Язык прост в использовании, но в то же время его библиотека предоставляет большой выбор полезных функций, необходимых для создания веб-дизайна. Комплексный курс Python состоит из двух направлений: • Курс Python Pro (В начале курса начинающих разработчиков знакомят с основами программирования на данном языке, а уже в конце курса студенты могут полноценно использовать язык Python для написания программ). • Веб-разработка на Python / Django дает возможность профессионально разрабатывать коммерческие веб-приложения, используя Django-фреймворк. Наши преподаватели — опытные специалисты из IТ-компаний, предлагающие комплексный подход к изучению среды разработки Рython. Курс занятий эффективно объединяет теоретические основы обучения с их практическим применением. Кроме овладения профессиональными навыками работы с Рython, обучение предполагает прокачку и soft skills, которые помогут эффективно использовать личностный и творческий потенциал разработчика. Окончив курс Python с высокими баллами, вы можете получить предложение пройти стажировку с возможностью дальнейшего трудоустройства в топовых компаниях IТ-рынка.

Ни один проект невозможно слаженно и грамотно реализовать без проектного менеджера. Именно этот человек формирует и координирует команду, распределяет задачи и определяет методологию их выполнения, а также четко проясняет ТЗ и отчитывается перед клиентом. Профессия является достаточно перспективной в условиях развития различных проектов, ведь от заказов зависит процветание бизнеса. Поэтому работа ПМ хорошо оплачивается. Программа предполагает комплексное освоение профессии, благодаря которому вы узнаете все о методологиях ведения проектов, принципах работы и базовых инструментах специалиста.

Школа розробила курс «Science», який допоможе юним винахідникам та винахідницям за допомогою яскравих масштабних моделей зануритись у світ фізики з елементами інженерії, хімії і математики. Учні та учениці зможуть відчути фізичні величини (дійсно зрозуміти, що ж таке 1 ньютон, багато чи мало 1 паскаль, ампер, ом тощо), вивчити електромагнітні явища та зрозуміти, як використовувати сонячні панелі. Замість паперових зошитів учні використовують електронні.

Курсы обучения Big Data в Киеве.... В результате прохождения курса студенты овладеют современными методами и алгоритмами теории интеллектуального анализа больших данных и машинного обучения. Цель курса — формирование реальных навыков в анализе, обработке, поиске шаблонов и построении прогнозов на основе данных.

This course teaches how dynamic data platforms are being built to manage the amount data that is being... Курс допомагає придбати нові знання та навички, такі як збирання, зберігання та візуалізація даних, отриманих з IoT-датчиків, що будуть перевагою на ринку праці. Стати одним із небагатьох, хто знає, як використовувати аналіз даних для отримання нових, несподіваних висновків, які допоможуть приймати більш обґрунтовані рішення. Рекомендована підготовка: рекомендується проходження курсу IoT Fundamentals: Connecting Things.

Курс є комплексним навчальним програмою, спрямованою на вивчення основних принципів і методів Data Science та Машинного навчання. Курс розподілений на різні модулі, які покривають широкий спектр тематик, починаючи з вступу до Data Science і Machine Learning і закінчуючи практичними проектами з реальними даними. Курс також включає додатковий модуль "English for IT", який надає студентам навички комунікації англійською мовою в IT-середовищі. У курсі ви будете вивчати основи Python, який є однією з найпопулярніших мов програмування у сфері Data Science. Ви також ознайомитеся з основами статистики та ймовірності, що є важливими інструментами для розуміння даних. Далі ви будете вчитися обробляти дані за допомогою бібліотеки Pandas і візуалізувати їх за допомогою Matplotlib та Seaborn.

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.

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.

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.

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.

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist! This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings.

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.