Курсы data science Киев
1542 курсів знайдено
Візуалізація даних та панелі управління в Excel та Cognos
Доступна розстрочка
These skills range from a basic understanding of financial statement data and non-financial metrics that... Цей курс допоможе вам навчитися створювати візуалізації даних та панелі управління за допомогою аналітичних інструментів та електронних таблиць. Ви дізнаєтеся про важливість візуалізації даних та навчитеся створювати різні типи діаграм та графіків, включаючи лінійні, кругові та стовпчикові. Також ви навчитеся створювати більш складні візуалізації, такі як деревовидні діаграми, точкові графіки, гістограми, карти з заповненням та іскристі лінії. Крім того, ви дізнаєтеся, як використовувати інструменти бізнес-аналітики, такі як Cognos Analytics, для створення інтерактивних панелей управління. Даний курс підходить для тих, хто має базові знання електронних таблиць та роботи з наборами даних.
Сертифікат | |
Занять | 16 |
Годин | 9 |
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 |
Data and Health Indicators in Public Health Practice
Доступна розстрочка
Цей курс вивчає роль професійного епідеміолога в галузі громадського здоров'я, вводить у методологію вирішення проблем та демонструє, як її можна використовувати для ідентифікації проблем, пропозиції рішень та оцінки втручань. Курс також пропонує глибокий аналіз систем рутинних та громадських даних, що лежать в основі епідеміології, та демонструє, як ці дані можна використовувати для розрахунку показників захворюваності в населенні.
Сертифікат | |
Занять | 37 |
Годин | 6 |
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 |
Exploring and Producing Data for Business Decision Making
Доступна розстрочка
Цей курс надає аналітичний фреймворк, щоб допомогти вам оцінити ключові проблеми в структурованому форматі та забезпечить вас інструментами для кращого управління невизначеностями, які пронизують та ускладнюють бізнес-процеси. Конкретно, ви навчитеся підсумовувати дані та вивчати концепції частоти, нормального розподілу, статистичних досліджень, вибірки та довірчих інтервалів. Хоча вам буде представлено деяку науку того, що викладається, фокус буде на застосуванні методологій. Це буде досягнуто за допомогою Excel та наборів даних з різних дисциплін, що дозволить вам побачити використання статистики в різних контекстах. Курс буде фокусуватися не тільки на поясненні цих концепцій, але й на їх розумінні та інтерпретації отриманих результатів.
Сертифікат | |
Занять | 50 |
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 | Початковий |
Мова | Русский, English |
Course Microsoft Customer Insights - Data Specialty
Dynamics 365 Customer Insights - Data specialists implement solutions that provide insight into customer profiles and that track engagement activities to help improve customer experiences and increase customer retention. In this course, students will learn about the Dynamics 365 Customer Insights - Data solution, including how to unify customer data with prebuilt connectors, predict customer intent with rich segmentation, and maintain control of customer data. This course begins with importing and transforming your customer data and culminates with extending your customer data platform solution into the Power Platform and Dynamics 365 applications.
Сертифікат | |
Занять | 4 |
Тип навчання | online |
Вступний іспит | |
Перевірка домашнього завдання | |
Дипломний проект | |
Допомога в працевлаштуванні | |
Вікова категорія | для дорослих |
Рівень підготовки | Середній |
Мова | English |
Course Microsoft Power BI Data Analyst
This course covers the various methods and best practices that are in line with business and technical requirements for modeling, visualizing, and analyzing data with Power BI. The course will show how to access and process data from a range of data sources including both relational and non-relational sources. Finally, this course will also discuss how to manage and deploy reports and dashboards for sharing and content distribution.
Сертифікат | |
Занять | 3 |
Тип навчання | online |
Вступний іспит | |
Перевірка домашнього завдання | |
Дипломний проект | |
Допомога в працевлаштуванні | |
Вікова категорія | для дорослих |
Рівень підготовки | Середній |
Мова | English |
Scala and Spark for Big Data Analysis
Доступна розстрочка
У курсі ми детально розглянемо програмування на Spark, який є швидким, розподіленим фреймворком для роботи з великими об'ємами даних в пам'яті. Ми дізнаємося, як можна розширити парадигму паралельної обробки даних на розподілений випадок, використовуючи Spark. Ми розглянемо модель програмування Spark, звертаючи увагу на те, як і коли вона відрізняється від звичайних моделей програмування, таких як паралельні колекції зі спільною пам'яттю або послідовні колекції Scala. За допомогою практичних прикладів на Spark та Scala, ми дізнаємося, 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 |
Course Data Engineering on Microsoft Azure
In this course, the student will learn how to implement and manage data engineering workloads on Microsoft Azure, using Azure services such as Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Stream Analytics, Azure Databricks, and others. The course focuses on common data engineering tasks such as orchestrating data transfer and transformation pipelines, working with data files in a data lake, creating and loading relational data warehouses, capturing and aggregating streams of real-time data, and tracking data assets and lineage.
Сертифікат | |
Занять | 4 |
Періодичність | індивідуальний графік |
Тип навчання | online |
Вступний іспит | |
Перевірка домашнього завдання | |
Дипломний проект | |
Допомога в працевлаштуванні | |
Вікова категорія | для дорослих |
Рівень підготовки | Середній, Професійний |
Мова | English |
Data Wrangling, Analysis and AB Testing with SQL
Доступна розстрочка
Цей курс дозволяє застосовувати навички SQL, навчені в курсі «SQL для науки про дані», до чотирьох все більш складних та автентичних випадків дослідження науки про дані. Ми навчимося перетворювати мітки часу всіх типів на загальні формати та виконувати обчислення дати/часу. Ми виберемо та виконаємо оптимальне з'єднання для запиту науки про дані та очистимо дані в межах набору даних аналізу шляхом видалення дублікатів, виконання перевірок якості, заповнення пропусків та обробки нулів. Ми навчимося сегментувати та аналізувати дані на основі сегментів, використовуючи функції вікон та оператори умов для виконання умовної логіки для відповіді на запит науки про дані. Ми також опишемо, як перетворити запит на заплановану роботу та як вставити дані в розділ дат. Нарешті, враховуючи потребу в передбачувальному аналізі, ми створимо функцію з сировинних даних за допомогою інструментів та навичок, які ми набули протягом курсу. Реальний застосування цих навичок дозволить вам створити каркас для аналізу AB-тесту.
Сертифікат | |
Занять | 43 |
Годин | 15 |
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 |
Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
Доступна розстрочка
У цьому курсі ви дізнаєтеся, який підхід до каналізації даних застосовувати для пакетних даних та коли його слід використовувати. Ви також ознайомитеся з різними технологіями Google Cloud для обробки даних, включаючи BigQuery, виконання Spark у Dataproc, графіки каналізації в Cloud Data Fusion та обробку даних без серверів у Dataflow. Ви отримаєте практичний досвід у створенні компонентів каналізації даних в Google Cloud з Qwiklabs.
Сертифікат | |
Занять | 46 |
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 |
Візуалізація даних на Python
Доступна розстрочка
У курсі студенти будуть будувати декілька додатків для отримання, обробки та візуалізації даних за допомогою Python. Проекти включатимуть всі елементи спеціалізації. У першій частині курсу студенти зроблять деякі візуалізації, щоб ознайомитися з технологіями, які використовуються, а потім розпочнуть свій власний проект для візуалізації інших даних, які вони мають або можуть знайти. Глави 15 та 16 з книги «Python для всіх» стануть основою для капстоуну. Курс охоплює Python 3. Для успішного закінчення курсу потрібно мати розуміння основ програмування на Python.
Сертифікат | |
Занять | 23 |
Годин | 9 |
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 та візуалізація даних в Tableau
Доступна розстрочка
У цьому курсі ви навчитеся ефективно комунікувати результати аналізу даних для різних аудиторій. Ви дізнаєтеся, як структурувати проекти з аналізу даних, щоб забезпечити практичні результати для зацікавлених сторін. Також ви навчитеся використовувати програму візуалізації даних Tableau, щоб ефективно показувати результати своїх аналізів. Курс придатний для тих, хто бажає навчитися аналізувати та візуалізувати дані для прийняття рішень в бізнесі.
Сертифікат | |
Занять | 55 |
Годин | 24 |
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 |
Course Querying Data with Microsoft Transact-SQL
This course will teach the basics of Microsoft's dialect of the standard SQL language: Transact-SQL. Topics include both querying and modifying data in relational databases that are hosted in Microsoft SQL Server-based database systems, including: Microsoft SQL Server, Azure SQL Database and, Azure Synapse Analytics.
Сертифікат | |
Занять | 2 |
Тип навчання | online |
Вступний іспит | |
Перевірка домашнього завдання | |
Дипломний проект | |
Допомога в працевлаштуванні | |
Вікова категорія | для дорослих |
Рівень підготовки | Початковий |
Мова | English |
Introduction to Statistics & Data Analysis in Public Health
Доступна розстрочка
Цей курс навчить вас основним блокам статистичного аналізу - типам змінних, загальним розподілам, перевірці гіпотез - але, більше того, він дозволить вам взяти набір даних, який ви ніколи не бачили раніше, описати його ключові особливості, дізнатися про його переваги та недоліки, провести деякі важливі базові аналізи, а потім сформулювати та перевірити гіпотези на основі середніх значень та пропорцій. Ви навчитеся популярному, гнучкому та повністю безкоштовному програмному забезпеченню R, яке використовують статистики та практики машинного навчання всюди. Це практично, тому ви спочатку дізнаєтеся, як сформулювати перевірну гіпотезу через приклади медичних досліджень, які повідомляються ЗМІ.
Сертифікат | |
Занять | 17 |
Годин | 15 |
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 |
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 |
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 |
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