Курсы и профессии для изучения Data Science

Пройдите популярные онлайн-курсы по Data Science от ведущих аналитиков и ML-инженеров Рунета. Освойте сбор данных, очистку и обработку. Научитесь создавать модели машинного обучения и нейронные сети. Получите специальность Data Engineer, Data Scientist или Аналитика данных.

Фильтр

Отображение 1–16 из 30

- 30% Data Engineer
80 000  56 000 
Data Engineer

Data Engineer

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
- 40% Data Scientist
200 000  120 000 
Data Scientist

Data Scientist

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
- 40% DEEP LEARNING
45 000  27 000 
DEEP LEARNING

DEEP LEARNING

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Выгодно
- 30% Machine learning
100 000  70 000 
Machine learning

Machine learning

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Рекомендуем
- 52% Анализ данных в BI
41 500  19 900 
Анализ данных в BI

Анализ данных в BI

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Популярный
- 40% Аналитик BI
85 000  51 000 
Аналитик BI

Аналитик BI

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
- 44% Аналитик данных
96 000  54 000 
Аналитик данных

Аналитик данных

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Рекомендуем
- 40% Аналитик данных на Python
Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
- 40% Дата-инженер с нуля до PRO
Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Выгодно
- 40% Исследуйте в R
27 000  16 200 
Исследуйте в R

Исследуйте в R

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
- 30% Компьютерное зрение
40 000  28 000 
Компьютерное зрение

Компьютерное зрение

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Популярный
- 50% Курс по Data Engineering
49 833  24 900 
Курс по Data Engineering

Курс по Data Engineering

Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Выгодно
- 50% Курс по математике для Data Science
Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
Добавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить

Часто задаваемые вопросы о Data Science

Что такое Data Science?

Data Science — комбинация направлений работы с данными для поиска инновационных решений сложных проблем.

Разберемся в Data Science с основ. Эта область стремится выявить закономерности, скрытые в наборах данных (датасетах). Компании используют эти идеи для улучшения процесса принятия решений, оптимизации продаж и маркетинговых стратегий, увеличения доходов и многого другого. Data Science также включает в себя разработку продукта для работы с данным. Он использует данные для генерации результатов на основе алгоритма. Яркий пример информационного продукта — система рекомендаций товаров, фильмов или приложений.

Как стать Data scientist?

Сегодня почти все программы в университетах, предлагают курсы для аспирантов и магистров или сертифицированные курсы по Data Science. Для поступления требуется знать основы информатики, программирования и математики.

«Data Science» обычно считается комбинацией следующих дисциплин:

  1. Информатика;
  2. Статистика;
  3. Экспертиза в предметной области.

Что бы с нуля научиться Data Science пройдите курсы от лидеров онлайн образования в СНГ. Вы учитесь, анализируя реальные наборы данных, такие как поведение пользователей и статистику продаж. Если вы не умеете программировать, это не проблема. На онлайн-курсах изучают python, потому что это наиболее удобный для новичков язык, он используется во многих областях работы с данными.

Какие навыки необходимы специалисту по Data Science

Семь самых распространенных навыков, которые спрашивают на собеседованиях в Facebook, Intel, Square и eBay. На должности, связанные с Data Science.

Знание языков программирования: Знать язык программирования, такой как R или Python (с библиотеками Numpy и Pandas), и язык запросов к базе данных, SQL.

Статистика: Вы должны уметь объяснять такие понятия: нулевая гипотеза, P-значение, оценки максимального правдоподобия и доверительные интервалы.

Машинное обучение: Нужно понимать как работают алгоритмы ML: метод K-ближайших соседей, случайные леса и ансамблевые методы. Эти методы нужно уметь реализовать в R или Python.

Очистка данных: Это означает понимание того, что «California» и «CA» — одно и то же — отрицательное число не может быть в наборе данныхнаселения. Это работа по выявлении поврежденных (или ошибочных) данных и их исправлению/удалению.

Визуализация данных: Умение донести свои выводы менеджерам, чтобы убедить использовать нововведения в реальных приложениях. Очень важно знакомство с инструментами визуализации данных, такими как ggplot.

Программная инженерия: Вы должны знать алгоритмы и структуры данных, они необходимы для создания эффективных алгоритмов машинного обучения. Варианты использования и время работы этих структур: очереди, массивы, списки, стеки, деревья.

Product-менеджмент: Те, кто понимает продукт лучше знают какие метрики влияют на показатели. Знайте, что означают термины: юзабилити-тестирование, каркасное моделирование, коэффициент удержания и конверсии, отзывы клиентов, и A/B-тестирование.

EdAdvisor
Регистрация
Сброс пароля
Сравнить товары
  • Итого (0)
Сравнить
0