Курсы data science - Львов

Дана спеціалізація надає студентам практичний досвід використання електронних медичних записів та інформаційних інструментів для виконання клінічної науки даних. Ця серія з шести курсів призначена для покращення наявних навичок студентів у статистиці та програмуванні, щоб надати приклади конкретних викликів, інструментів та відповідних інтерпретацій клінічних даних. Після завершення цієї спеціалізації ви будете знати, як: 1) розуміти типи та структури даних електронних медичних записів, 2) використовувати основні методології інформатики на клінічних даних, 3) надавати відповідну клінічну та наукову інтерпретацію застосованих аналізів та 4) передбачати перешкоди при впровадженні інформаційних інструментів у складних клінічних умовах.

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.

Курс призначений для введення в основи SQL та роботи з даними, щоб ви могли почати аналізувати їх для цілей науки про дані. Ви будете починати задавати правильні запитання та шукати відповіді, щоб надавати цінні інсайти для вашої організації. Курс допоможе вам навчитися використовувати SQL для взаємодії з базами даних, фільтрувати, сортувати та підсумовувати дані, створювати аналітичну таблицю з кількох запитів за допомогою оператора UNION, а також маніпулювати рядками, датами та числовими даними за допомогою функцій для інтеграції даних з різних джерел у поля з правильним форматом для аналізу.

Ця спеціалізація охоплює проміжні теми в галузі науки про дані. Ви отримаєте практичний досвід з масштабованого управління даними SQL та NoSQL, алгоритмами дата-майнінгу та практичними статистичними та концепціями машинного навчання. Ви також навчитеся візуалізувати дані та комунікувати результати, а також досліджувати юридичні та етичні питання, що виникають при роботі з великими даними. У фінальному проекті Capstone, розробленому у партнерстві з платформою для цифрового стажування Coursolve, ви застосуєте свої нові навички до реального проекту з науки про дані.

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.

Цей курс допоможе вам зрозуміти, що таке Data Science, які завдання виконують Data Scientists та як використовується Data Science в бізнесі. Ви дізнаєтеся про різні шляхи кар'єрного зростання в цій галузі та про те, чому Data Science вважається найбільш вимаганим ремеслом 21 століття. Курс підходить для всіх, незалежно від попереднього досвіду або освіти.

Цей курс допоможе вам зрозуміти, як застосовувати знання з обробки даних, машинного навчання та глибинного навчання на практиці. Ви будете вивчати різні алгоритми, фреймворки та технології та дізнаєтеся, як вони впливають на продуктивність та масштабованість моделей. У кінці курсу вам потрібно буде створити коротке відео, щоб продемонструвати свої знання.

Ця спеціалізація охоплює основні інструменти та техніки науки про дані, включаючи отримання, очищення та дослідження даних, програмування на R та проведення відтворюваного дослідження. Студенти, які успішно завершать цю спеціалізацію, будуть готові взяти на себе спеціалізацію з науки про дані: статистики та машинного навчання, в якій вони створюють продукт на основі реальних даних. П'ять курсів у цій спеціалізації є тими ж курсами, що складають першу половину спеціалізації з науки про дані. Ця спеціалізація пропонується для студентів, які хочуть розпочати та завершити основну частину навчального плану спочатку, перш ніж переходити до більш складних тем в науці про дані: статистики та машинного навчання. Використовуйте R для очищення, аналізу та візуалізації даних. Навчитесь задавати правильні запитання, отримувати дані та проводити відтворюване дослідження. Використовуйте GitHub для управління проектами з науки про дані. Налаштуйте R, R-Studio, Github та інші корисні інструменти.

Цей курс є першим у серії курсів для отримання Спеціалізації IBM Advanced Data Science. На цьому курсі ви навчитеся основам Apache Spark за допомогою Python та PySpark. Ви дізнаєтеся, як застосовувати Apache Spark для обчислення базових завдань дослідження та попередньої обробки даних. Це дозволить вам стати досвідченим інженером даних в будь-якому сучасному середовищі та надасть основу для розвитку вашої кар'єри в галузі науки про дані.

Курс Data Science for Business Innovation є збірником необхідних знань з науки про дані для керівників та менеджерів середнього рівня для підтримки інновацій, заснованих на даних. Курс пояснює, що таке Data Science і чому він так гіпований. Ви дізнаєтеся: * яку цінність може створити Data Science * основні класи проблем, які може вирішити Data Science * різницю між описовою, прогнозною та прескриптивною аналітикою * ролі машинного навчання та штучного інтелекту. З більш технічної точки зору курс охоплює навчання з вчителем, навчання без вчителя та напівнаглядні методи та пояснює, що можна отримати за допомогою методів класифікації, кластеризації та регресії. Обговорюється роль моделей та технологій NoSQL даних, а також роль та вплив масштабованих хмарних обчислювальних платформ. Усі теми розглядаються на прикладах лекцій, де обговорюються випадки використання, успішні історії та реалістичні приклади.

Ця спеціалізація від University of Michigan допоможе вам ознайомитись з Data Science за допомогою мови програмування Python. Вона призначена для студентів, які мають базові знання Python або програмування та хочуть застосовувати статистичні, машинне навчання, візуалізацію інформації, аналіз текстів та аналіз соціальних мереж за допомогою популярних інструментів Python, таких як pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk та networkx, щоб отримати інсайти зі своїх даних. Курси Introduction to Data Science in Python (курс 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (курс 2) та Applied Machine Learning in Python (курс 3) повинні бути пройдені в порядку та перед будь-яким іншим курсом у спеціалізації. Після їх проходження курси 4 та 5 можна проходити в будь-якому порядку. Для отримання сертифікату потрібно пройти всі 5 курсів.

Цей курс допоможе вам підготуватися до проходження всіх частин Спеціалізації з клінічної науки про дані. Ви дізнаєтеся, як створюються клінічні дані, який формат мають ці дані та які етичні та правові обмеження на них існують. Ви також навчитеся достатньо навичок програмування SQL та R, щоб здати всю Спеціалізацію - навіть якщо ви початківець у програмуванні. Під час проходження курсу ви матимете доступ до реального клінічного набору даних та безкоштовного онлайн-обчислювального середовища для науки про дані, яке надає наш партнер з промисловості - Google Cloud. Після завершення курсу ви будете готові розпочати свій навчальний шлях у галузі клінічної науки про дані, дізнавшись, як брати дані, створені системою охорони здоров'я, та покращувати здоров'я пацієнтів майбутнього.

This Edureka Data Science Full Course video will help you understand and learn Data Science Algorithms in detail. This Data Science Tutorial is ideal for both beginners as well as professionals who want to master Data Science Algorithms.