Большие данные перестали быть просто модным словом и теперь применяются в сферах от IT до ритейла. Самое время начать разбираться в моделях анализа данных, погрузиться в массивы информации и получить опыт в интересном направлении — Data Scientist. Держите курсы, в которых изучите теорию и наберетесь практики. Профи не станете, но первый шаг сделаете.
Курс хочет быстро научить разбираться в работе с большими данными. Здесь не будет кучи технических терминов — всё сосредоточено на понимании общих принципов больших данных: основные термины, роль больших данных в бизнесе, основные инструменты, используемые для работы с большими объемами информации. В общем, хороший курс для знакомства с темой.
На этом курсе речь пойдет о команде аналитики больших данных. Узнаете какие роли должны быть в команде, как управлять такими командами, как подобрать подходящих специалистов и эффективно выстроить рабочий процесс.
Время практики! Авторы курса дают обзор типов данных, рассказывают о подходах и методологиях обработки информациии. После вводной теории, вас познакомят с инструментами для работы: Git, R и RStudio — самые популярные штуки, которые помогают обрабатывать массивы информации, и украсят резюме дата майнера!
Еще одно обзорное путешествие в мир больших данных. Крутизна курса заключается в его умении автоматически адаптироваться под любой уровень знаний студента. Stepik недавно запустили самонастраиваемые программы, поэтому советуем скорее оценить на благо знаний и улучшения сервиса :)
Как собирать данные, подготавливать массивы к обработке, извлекать из них пользу и визуализировать результаты — всему научат на курсе! Будет много практики с применением Microsoft Azure Machine Learning, R и Python. Познакомитесь с процессами передачи данных между хранилищами, поработаете со статистикой больших данных и даже прокачаетесь в машинном обучении.
Если с программированием у вас не очень — не отчаивайтесь. Не одним R и Python можно проложить путь в Data Science, потому что на помощь придет Excel. В этом курсе узнаете всё про обработку данных с помощью старого доброго Excel.
Ловите продвинутый уровень, чтобы совсем уж скучной жизнь не казалась — машинное обучение в больших данных. Научитесь классифицировать данные изображения, изучите существующие модели, углубитесь в кластеризацию и примените знания на практике!
1. A crash course in Data Science
Курс хочет быстро научить разбираться в работе с большими данными. Здесь не будет кучи технических терминов — всё сосредоточено на понимании общих принципов больших данных: основные термины, роль больших данных в бизнесе, основные инструменты, используемые для работы с большими объемами информации. В общем, хороший курс для знакомства с темой.
2. Building a Data Science Team
На этом курсе речь пойдет о команде аналитики больших данных. Узнаете какие роли должны быть в команде, как управлять такими командами, как подобрать подходящих специалистов и эффективно выстроить рабочий процесс.
3. The Data Scientist’s Toolbox
Время практики! Авторы курса дают обзор типов данных, рассказывают о подходах и методологиях обработки информациии. После вводной теории, вас познакомят с инструментами для работы: Git, R и RStudio — самые популярные штуки, которые помогают обрабатывать массивы информации, и украсят резюме дата майнера!
4. Stepic Contest. Data Science
Еще одно обзорное путешествие в мир больших данных. Крутизна курса заключается в его умении автоматически адаптироваться под любой уровень знаний студента. Stepik недавно запустили самонастраиваемые программы, поэтому советуем скорее оценить на благо знаний и улучшения сервиса :)
5. Data Science Essentials
Как собирать данные, подготавливать массивы к обработке, извлекать из них пользу и визуализировать результаты — всему научат на курсе! Будет много практики с применением Microsoft Azure Machine Learning, R и Python. Познакомитесь с процессами передачи данных между хранилищами, поработаете со статистикой больших данных и даже прокачаетесь в машинном обучении.
6. Data Science
Если с программированием у вас не очень — не отчаивайтесь. Не одним R и Python можно проложить путь в Data Science, потому что на помощь придет Excel. В этом курсе узнаете всё про обработку данных с помощью старого доброго Excel.
7. Machine Learning for Data Science
Ловите продвинутый уровень, чтобы совсем уж скучной жизнь не казалась — машинное обучение в больших данных. Научитесь классифицировать данные изображения, изучите существующие модели, углубитесь в кластеризацию и примените знания на практике!
