Курсы it аналитиков

могут себе позволить большие инвестиции в сложные ИТ решения, вроде хранилища данных и системы бизнес-аналитики... У кожному сучасному бізнесі обробка даних займає багато часу та ресурсів. У більшості компаній, особливо малих та середніх, які не можуть дозволити собі великі інвестиції в складні ІТ-рішення, такі як сховище даних та система бізнес-аналітики, Microsoft Excel займає домінуючу позицію як інструмент для роботи з даними. KNIME це прекрасна (і, крім того, безкоштовна) платформа для роботи з даними, яка буде робити рутинні завдання за Вас, звільнить час та дозволить Вам займатися дійсно цікавими та захоплюючими завданнями. Навички програмування для використання KNIME не потрібні! Цей курс призначений для людей, які витрачають багато часу на роботу з даними в Excel та хочуть спростити свою роботу та скоротити час на обробку даних. Для успішного завершення курсу необхідно знати основи роботи з даними в Excel.

Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються фундаментальні та прикладні підходи до класифікації даних з використанням машинного навчання для страхового скорингу Prudential в змаганні на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилок передбачення. У другій частині на практиці розглядаються метрики класифікації, очищення даних, кластеризація даних, метод ближніх сусідів, метод опорних векторів, дерево прийняття рішень, градієнтний бустинг, ансамбль стекінгу для голосування та вибору кращого результату. Курс містить 9 відеоуроків, повний пожиттєвий доступ та сертифікат.

Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.

Психоана́лиз (нем. Psychoanalyse) — психологическая теория, разработанная в конце XIX — начале XX века австрийским неврологом и психиатром Зигмундом Фрейдом (1856—1939), а также метод лечения психических расстройств, основанный на этой теории.В качестве метода лечения классический психоанализ Фрейда обозначает специфический тип терапии, при котором «анализант» (анализируемый пациент) вербализует мысли, включая свободные ассоциации, фантазии и сны, на основании чего аналитик пытается сделать заключение о бессознательных конфликтах, являющихся причинами симптомов и проблем характера пациента, и интерпретирует их для пациента с целью их разрешения. Специфика психоаналитических интервенций, как правило, включает конфронтацию и разъяснение патологических защит и желаний пациента.Для обозначения общего теоретического фундамента психоанализа, а также для описания подхода к изучению психики на основе данной теории Фрейд использовал термин метапсихология.Дальнейшее развитие, расширение и критическое переосмысление первоначальная теория психоанализа Фрейда (т. н. фрейдизм) получила в работах бывших коллег и учеников Фрейда — Альфреда Адлера и Карла Юнга, а позднее — неофрейдистов (Эриха Фромма, Карен Хорни, Гарри Салливана, Жака Лакана и других).Наш курс содержит анализ подходов существующих в психологии, ориентированных на различения и соотнесения «сознания» и «бессознательного» как специфических сфер психической жизни, а также объяснение психических процессов бессознательными процессами и состояниями. В курсе разбираются основные понятия основных психоаналитических течений фрейдовской, юнгианской и лакановской школы, оказавших огромное влияние на развитие теоретической и практической психологии 20 века, такие как Бессознательное, Либидо, Эго, Оно, Супер-Эго, Архетип, Коллективное бессознательное, Индивидуация, Реальное, Символическое, Воображаемое и т.д.Мы приглашаем вас принять участие в нашем курсе.В программе курса:Возникновение психоанализа Динамическая и структурная (топографическая) модель психики в психоанализеАналитическая психология ЮнгаСтруктурный психоанализ Жака ЛаканаКурс создан для:студентов медицинских факультетов;студентов психологических факультетов;практикующих психологов;социальных работников;педагогов.

специальностям на таких должностях как системный администратор, инженер технической поддержки, системный аналитик... Курс призначений для початківців IT-фахівців, які бажають оволодіти конкретним IT-напрямом, випускників IT-ВНЗ, системних адміністраторів, мережевих інженерів та фрілансерів у сфері IT. Після проходження курсу студенти на глибокому рівні зрозуміють принципи функціонування корпоративних локальних мереж, досконало розберуться в мережевих протоколах, зможуть гнучко керувати статичною та динамічною маршрутизацією, обмежувати доступ до мережі за допомогою ACL, налаштовувати різні види NAT, розбиратися в фізичних середовищах передачі даних, боротися з петлями в Ethernet, працювати з комутаторами рівня 2 та 3, забезпечувати відмовостійкість мережі, грамотно проектувати мережу, здійснювати резервне копіювання та відновлення пристроїв Cisco, а також вивчать технології захисту мережі на канальному рівні. Курс включає знання з офіційної програми академій Cisco, в яку входять CCNA курси ICND1, ICND2, DESGN, а також CCNP курси ROUTE та SWITCH.

Рассмотрим инструменты: Аналитика — если у вас есть сайт, это обязательный инструмент.... Курс пропонує познайомитися з інструментами інтернет-маркетингу та навчитися створювати маркетинговий план проекту, проводити аналіз конкурентів, формувати УТП та позиціонування, ставити маркетингові цілі, розуміти принципи роботи контекстної та таргетованої реклами, контент-маркетингу, SEO, складати медіа-плани та контент-плани, аналізувати результати рекламних кампаній та оптимізовувати їх. Курс підходить для початківців, а також для тих, хто бажає поглибити свої знання в галузі інтернет-маркетингу.

Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.

В процессе работы мне доводилось:- Заниматься наймом специалистов всех ролей: тестировщики, аналитики... Даний курс призначений для початківців у сфері тестування та QA, які хочуть розпочати свою кар'єру в ІТ. Однак, він буде корисний не тільки новачкам, але й більш досвідченим спеціалістам, щоб структурувати та поглибити компетенції в сфері QA. У цьому курсі ми разом пройдемо шлях від основ тестування програмного забезпечення до складання резюме та підготовки до співбесіди. В рамках курсу ми розглянемо процес розробки програмних рішень, життєвий цикл ПО та місце тестування в ньому. Далі ми розглянемо всі аспекти QA та детально розглянемо: що таке тестування, які види та типи тестування бувають, які інструменти та артефакти потрібні для контролю та забезпечення якості продукту. Розберемося, що таке якість, як вона забезпечується та яку роль в цьому відіграє тестувальник. У цьому курсі буде розглянуто процес роботи команди QA. Ми визначимо, хто є замовниками процесу тестування та які вони мають очікування від роботи QA. Також вас очікує ряд практичних завдань, які допоможуть виробити та закріпити навички, необхідні тестувальнику: оформлення дефектів, розробка тестових сценаріїв, оцінка часу на виконання завдань. Фінальні етапи курсу дозволять зібрати разом всі знання та навички та грамотно підготуватися до співбесіди. В результаті ви навчитеся: 1. Складати план тестування та створювати сценарії перевірок 2. Знаходити та описувати проблеми ПО 3. Оцінювати час та трудовитрати 4. Аналізувати бізнес-вимоги та контролювати їх реалізацію 5. Основи тестування програмного забезпечення Оцінка часу та трудовитрат на тестування Процес розробки та тестування ПО а також його учасники Складання резюме та підготовка до співбесіди Очікування від спеціаліста з тестування, його якості та навички Команда Quality Assurance артефакти та методи її роботи Метрики та показники програмного продукту та процесу тестування Як стати тестувальником з нуля Як пройти співбесіду на роль спеціаліста з тестування Складання списку тестових перевірок та оформлення дефектів

Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.

Виды стратегий 12:27 Рекомендованная литература 12:17 Скринеры 14:07 Аналитика и Биржи 11:57 Демо-счет... Курс будет интересен тим, хто хоче навчитися використовувати інструменти фінансового ринку для управління особистими фінансами. Для тих, хто хоче отримати практичні навички здійснення угод з цінними паперами. Курс сформує фундаментальне розуміння «чому» і «як» потрібно працювати на фінансових ринках. Навчання включає в себе: функції фінансових ринків, інструменти і методи аналізу, стратегії і тактики торгівлі, управління ризиками та інше.

Прогноз аналитиков: чат-боты совсем скоро станут такими же популярными, как и сайты. ... Мессенджери та чат-боти набирають популярність. Цей курс допоможе вам створити воронку продажів через месенджери (чат-боти) для себе або для клієнта. Ви дізнаєтеся, як створювати чат-ботів на різних платформах без програмування та написання коду. Курс підходить для початківців, які хочуть освоїти навички створення чат-ботів без програмування, а також для тих, хто займається інтернет-маркетингом, продажем партнерських продуктів або послуг, шукає новий канал комунікації з аудиторією, або хоче отримати нові навички продажу товарів та послуг за допомогою месенджерів. Після проходження курсу ви зможете створювати чат-ботів на різних платформах, створювати авто-відповіді, ланцюжки листів та інше. Курс містить 5 відео та 4 ресурси.

Для кого этот курс: Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи... Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.

вы научитесь Полное базовое понимание программирования на Python начиная с базовых тем, заканчивая аналитикой... Курс призначений для початківців розробників або тих, хто хоче стати розробником. Python є одним з найбільш популярних мов програмування, тому він є чудовим вибором для першої мови програмування. Курс покриває всі основні можливості Python та надає рекомендації щодо написання грамотного, "чистого" коду. Ви навчитеся писати прості програми на Python 3, матимете повне базове розуміння програмування на Python, веб-розробку, базові алгоритми, базове розуміння ООП. Курс містить 31,5 годин відео та 177 ресурсів для завантаження. Курс має повний пожиттєвий доступ та сертифікат про завершення.

БЛОКУрок 13 - Запуск умной компании Урок 14 - КМСУрок 15 - Google Tag Manager Урок 16 - Подключаем аналитику... Курс Google Ads для начинающих маркетологів, який допоможе зрозуміти, що таке Google AdWords та як працює контекстна реклама. Курс складається з 19 уроків, в яких розглядаються такі теми, як аналіз конкурентів, створення аккаунту, планування рекламного бюджету, семантика, створення ефективних оголошень та багато іншого. Курс підходить для тих, хто хоче привернути нових клієнтів, прорекламувати свій бізнес та отримати переваги від пошукових роботів без великих витрат часу та коштів.

- Network Кратковременная и долговременная память Единая и разделенная политики Для кого этот курс: Аналитики... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.