Курсы data science - Николаев

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.

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.

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.

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.

As data collection has increased exponentially, so has the need for people skilled at using and interacting with data; to be able to think critically, and provide insights to make better decisions and optimize their businesses. This is a data scientist, “part mathematician, part computer scientist, and part trend spotter” (SAS Institute, Inc.). According to Glassdoor, being a data scientist is the best job in America; with a median base salary of $110,000 and thousands of job openings at a time. The skills necessary to be a good data scientist include being able to retrieve and work with data, and to do that you need to be well versed in SQL, the standard language for communicating with database systems. This course is designed to give you a primer in the fundamentals of SQL and working with data so that you can begin analyzing it for data science purposes. You will begin to ask the right questions and come up with good answers to deliver valuable insights for your organization.

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.

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.

This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project.

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.

This project completer has proven a deep understanding on massive parallel data processing, data exploration and visualization, advanced machine learning and deep learning and how to apply his knowledge in a real-world practical use case where he justifies architectural decisions, proves understanding the characteristics of different algorithms, frameworks and technologies and how they impact model performance and scalability.  Please note: You are requested to create a short video presentation at the end of the course. This is mandatory to pass. You don't need to share the video in public.

The Data Science for Business Innovation nano-course is a compendium of the must-have expertise in data science for executives and middle-management to foster data-driven innovation. The course explains what Data Science is and why it is so hyped. You will learn: * the value that Data Science can create * the main classes of problems that Data Science can solve * the difference is between descriptive, predictive, and prescriptive analytics * the roles of machine learning and artificial intelligence. From a more technical perspective, the course covers supervised, unsupervised and semi-supervised methods, and explains what can be obtained with classification, clustering, and regression techniques. It discusses the role of NoSQL data models and technologies, and the role and impact of scalable cloud-based computation platforms. All topics are covered with example-based lectures, discussing use cases, success stories, and realistic examples.