Курсы data science бесплатные
967 курсів знайдено
Управління процесом аналізу даних
Доступна розстрочка
Цей курс описує процес аналізу даних та його управління. Ми описуємо ітеративність аналізу даних та роль формулювання чіткого питання, дослідницького аналізу даних, інференції, формального статистичного моделювання, інтерпретації та комунікації. Крім того, ми описуємо, як керувати аналітичними діями в команді та приводити процес аналізу даних до зв'язних та корисних результатів. Це спрямований курс, призначений для швидкого ознайомлення з процесом аналізу даних та його управління. Нашою метою було зробити це якомога зручніше для вас, не жертвуючи жодним важливим вмістом. Ми залишили технічну інформацію осторонь, щоб ви могли сконцентруватися на керуванні своєю командою та рухатися вперед. Після завершення цього курсу ви будете знати, як ... 1. Описати основну ітерацію аналізу даних 2. Визначити різні типи питань та перетворити їх на конкретні набори даних 3. Відрізняти різні типи витягів даних Досліджувати набори даних, щоб визначити, чи є дані відповідними для проекту Використовувати статистичні висновки для створення переконливих презентацій аналізу даних
| Сертифікат | |
| Занять | 19 |
| Годин | 8 |
| 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 |
Вступ до байєсівської статистики
Доступна розстрочка
answerable research question, define inclusion and exclusion criteria, search for the evidence, extract data... Цей курс вводить байєсівський підхід до статистики, починаючи з концепції ймовірності та переходячи до аналізу даних. Ми дізнаємося про філософію байєсівського підходу, а також про те, як його реалізувати для типів даних, що зустрічаються найчастіше. Ми порівняємо байєсівський підхід з більш поширеним частотним підходом та побачимо деякі переваги байєсівського підходу. Зокрема, байєсівський підхід дозволяє краще враховувати невизначеність, результати мають більш інтуїтивне та інтерпретоване значення та більш явні висловлення припущень. Цей курс поєднує відеолекції, демонстрації на комп'ютері, читання, вправи та форуми для створення активного навчального досвіду. Для обчислень ви можете використовувати Microsoft Excel або вільно доступний статистичний пакет R, з еквівалентним вмістом для обох варіантів.
| Сертифікат | |
| Занять | 37 |
| 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 |
Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark
Доступна розстрочка
Цей курс дозволить вам здійснювати масштабні завдання з науки про дані та машинного навчання на великих наборах даних за допомогою Apache Spark. Більшість реальних задач з машинного навчання включає великі набори даних, які перевищують обмеження процесора, пам'яті та зберігання одного комп'ютера. Apache Spark - це відкрите програмне забезпечення, яке використовує кластерні обчислення та розподілене зберігання для обробки надзвичайно великих наборів даних ефективним та вигідним способом. Тому практичні знання роботи з Apache Spark є великим активом та потенційним відмінником для інженера з машинного навчання. Після завершення цього курсу ви зможете: - отримати практичне розуміння Apache Spark та застосовувати його для вирішення задач машинного навчання, що стосуються як малих, так і великих даних - розуміти, як пишеться паралельний код, здатний працювати на тисячах процесорів.
| Сертифікат | |
| Занять | 23 |
| Годин | 6 |
| 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 |
Introduction to Data, Signal, and Image Analysis with MATLAB
Доступна розстрочка
Курс надає вступ у використання MATLAB для аналізу даних, сигналів та зображень. Після закінчення курсу, студенти зрозуміють, як можна використовувати методи машинного навчання в MATLAB для класифікації та передбачення даних; як виконувати візуалізацію даних, включаючи візуалізацію даних для високо-вимірних наборів даних; як виконувати обробку та аналіз зображень, включаючи фільтрацію та сегментацію зображень; та як виконувати типові завдання аналізу сигналів, включаючи проектування фільтрів та аналіз частот. Студенти зрозуміють, як сигнали, зображення та дані представлені та обробляються в MATLAB. Курс надає можливість набути досвіду в методах візуалізації даних, включаючи високо-вимірні набори даних в MATLAB. Студенти застосують методи машинного навчання для класифікації та передбачення даних в MATLAB. Студенти навчаться основним методам аналізу частот сигналів та обробки зображень в MATLAB.
| Сертифікат | |
| Занять | 20 |
| 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 |
Наука про матеріали
Доступна розстрочка
Learners who complete Science of Exercise will have an improved physiological understanding of how your... Даний курс досліджує 10 речей, які охоплюють меню матеріалів, доступних інженерам у їх професії, а також багато механічних та електричних властивостей матеріалів, які важливі для їх використання в різних інженерних галузях. Ми також обговорюємо принципи виготовлення цих матеріалів.
| Сертифікат | |
| Занять | 50 |
| Годин | 8 |
| 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 |
Chinese Politics Part 1 – China and Political Science
Доступна розстрочка
Курс пропонує концептуальну рамку для розуміння Китаю, яка підкреслює перетин політики та економіки. Показується, що замість того, щоб розвиватися в повноцінну ринкову економіку, державні та партійні посадовці на всіх рівнях політичної системи мають значний вплив на економічний розвиток. Така «політична» економіка мала як позитивні, так і негативні наслідки, які ми детально оцінимо. Ми також дивимося на походження, погляди, становища та взаємини між лідерами та тим, як ці лідери приймають рішення щодо громадської політики та намагаються реалізувати ці рішення через систему. В Китаї мало формальних інституцій, через які громадяни можуть брати участь у політиці, але ми вивчимо стратегії, які використовують китайці, щоб намагатися впливати на рішення своїх лідерів.
| Сертифікат | |
| Занять | 58 |
| Годин | 16 |
| 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 |
Вступ до Big Data
Доступна розстрочка
Цей курс призначений для тих, хто хоче зрозуміти, чому настала ера Big Data. Ви дізнаєтеся про термінологію та основні концепції проблем, застосувань та систем Big Data. Курс надає вступ до одного з найпоширеніших фреймворків Hadoop, який полегшує та робить більш доступним аналіз великих даних. Ви дізнаєтеся, як Big Data може бути корисним у вашому бізнесі або кар'єрі. В кінці курсу ви зможете: описати ландшафт Big Data, включаючи приклади реальних проблем Big Data, включаючи три ключові джерела Big Data: люди, організації та сенсори.
| Сертифікат | |
| Занять | 48 |
| Годин | 17 |
| 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 |
Getting and Cleaning Data
Доступна розстрочка
Курс охоплює основні способи отримання даних з веб-сайтів, API, баз даних та колег у різних форматах. Також він охоплює основи очищення даних та того, як зробити дані «акуратними». Акуратні дані драматично прискорюють завдання аналізу даних вниз по струму. Курс також охоплює компоненти повного набору даних, включаючи сирі дані, інструкції з обробки, кодові книжки та оброблені дані. Курс охоплює основи, необхідні для збору, очищення та обміну даними.
| Сертифікат | |
| Занять | 26 |
| 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 |
Excel: Аналітика даних та візуалізація
Доступна розстрочка
coursera certified specialization completer you will have a proven deep understanding on massive parallel data... Цей курс допоможе вам розвинути навички аналізу та візуалізації даних в Excel, щоб ви не тільки покращили свою поточну роботу, але й розширили свої майбутні можливості працевлаштування. Для успішного проходження курсу потрібно мати досвід користування інтерфейсом Excel, переміщення по робочій книзі Excel та створення базових формул. Курс придатний для бізнесу та аналізу даних, хто хоче вивчити продвинуті функції Excel та початковий Power BI, що додасть актив до вашого портфоліо працевлаштування. Після проходження цієї спеціалізації ви зможете оживити дані за допомогою продвинутих функцій Excel, творчих візуалізацій та потужних функцій автоматизації. Використовуйте інструменти та функції Excel для очищення та підготовки даних для аналізу. Використовуйте іменовані діапазони та таблиці для автоматизації аналізу. Розумійте різні типи даних в Excel та використовуйте відповідні функції для роботи з ними. Використовуйте логічні та пошукові функції для перетворення, зв'язування та категоризації 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 |
Java Object-Oriented Programming Specialization
Доступна розстрочка
Даний курс допоможе вам покращити свої навички в об'єктно-орієнтованому програмуванні на мові Java. Ви навчитеся принципам ООП, які дозволять вам використовувати Java на повну потужність, і реалізувати структури даних та алгоритми для організації великих обсягів даних ефективним та зручним способом. Ви також навчитеся критично оцінювати свій власний код та розвивати технічні навички комунікації, які допоможуть вам підготуватися до співбесіди на роботу та спільної роботи як програміст. У фінальному проекті Capstone ви застосуєте свої навички для аналізу даних, зібраних з реальної (соціальної) мережі. Google надав реальні проекти та залучив своїх інженерів як гостей-лекторів для цих курсів. Маленька, відібрана група найкращих студентів, які успішно закінчать спеціалізацію, отримає пропозицію на практичну співбесіду з рекрутерами Google. Запрошення на практичну співбесіду не гарантує реальної співбесіди або працевлаштування.
| Сертифікат | |
| Місяців | 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 | Середній |
| Мова | Русский, English |
Big Data Analysis with Scala and Spark (Scala 2 version)
Доступна розстрочка
The skills necessary to be a good data scientist include being able to retrieve and work with data, and... Курс присвячений аналізу великих обсягів даних з використанням Scala та Spark. Ви дізнаєтесь, як можна застосовувати функціональні концепції для роботи з великими обсягами даних, розподіленими по кластеру. Ми розглянемо детально програмний модель Spark, зосереджуючись на тому, як і коли він відрізняється від звичайних моделей програмування, таких як колекції паралельного спільного доступу до пам'яті або послідовні колекції Scala. За допомогою практичних прикладів в Spark та Scala, ми дізнаємось, коли важливі питання, пов'язані з розподілом, такі як затримка та мережева комунікація, повинні бути враховані та як їх можна ефективно вирішити для покращення продуктивності.
| Сертифікат | |
| Занять | 20 |
| 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 |
Візуалізація даних
Доступна розстрочка
Навчіться загальним концепціям видобування даних разом з основними методологіями та застосуваннями. Потім зануртеся в одну з підгалузей видобування даних: виявлення шаблонів. Дізнайтеся про глибинні концепції, методи та застосування виявлення шаблонів в видобуванні даних. Ми також представимо методи для шаблонної класифікації та деякі цікаві застосування виявлення шаблонів. Цей курс надає вам можливість навчитися навичкам та контенту для практики та залучення до масштабованих методів виявлення шаблонів на масивних транзакційних даних, обговорити міри оцінки шаблонів та вивчити методи для видобування різноманітних видів шаблонів, послідовних шаблонів та підграфів.
| Сертифікат | |
| Занять | 49 |
| Годин | 15 |
| 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 |
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
Доступна розстрочка
We have all heard the phrase “correlation does not equal causation.” What, then, does equal causation? This course aims to answer that question and more!
Over a period of 5 weeks, you will learn how causal effects are defined, what assumptions about your data and models are necessary, and how to implement and interpret some popular statistical methods. Learners will have the opportunity to apply these methods to example data in R (free statistical software environment).
At the end of the course, learners should be able to:
1. Define causal effects using potential outcomes
2. Describe the difference between association and causation
3. Express assumptions with causal graphs
4. Implement several types of causal inference methods (e.g. matching, instrumental variables, inverse probability of treatment weighting)
5. Identify which causal assumptions are necessary for each type of statistical method
So join us....
| Сертифікат | |
| Занять | 46 |
| Годин | 18 |
| 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 and Machine-Learning for Asset Management with Alternative Data Sets
Доступна розстрочка
This course covers the analysis of Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data.... Цей курс вводить основні концепції альтернативних даних, найновіші дослідження в цій галузі, а також практичні приклади портфелів та фактичні застосування. Підхід цього курсу дещо унікальний, оскільки, хоча теорія є головною складовою, практичні лабораторні сесії та приклади роботи з альтернативними наборами даних також є ключовими. Цей курс для вас, якщо ви маєте перспективи кар'єри в якості вченого-дослідника даних на фінансових ринках, намагаєтеся покращити свої аналітичні навички на фінансових ринках, або якщо вас цікавлять передові технології та дослідження, які застосовуються до великих даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 33 |
| Годин | 20 |
| 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 |
Global Warming I: The Science and Modeling of Climate Change
Доступна розстрочка
Курс описує науку про глобальне потепління та прогноз впливу людини на клімат Землі. Призначений для аудиторії без значного наукового досвіду, але з здоровим почуттям цікавості, курс об'єднує інсайти та перспективи з фізики, хімії, біології, землі та атмосферних наук, а також деякі аспекти економіки - все на основі простої математики (алгебри).
| Сертифікат | |
| Занять | 71 |
| Годин | 38 |
| 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 |
Знайдено курси Data science 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