{"id":13842,"url":"\/distributions\/13842\/click?bit=1&hash=4092fa5bbad74653204c7561dcd5fe57486fea481929ecdbf7bbf16b31cd3087","title":"\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0435\u0446 \u043d\u0430 \u00ab\u041c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0435\u00bb \u0445\u043e\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0443\u043c\u0430\u043b ","buttonText":"\u041e \u0447\u0451\u043c?","imageUuid":"a6164600-1125-55db-8c60-f927d5e7e7d4","isPaidAndBannersEnabled":false}

Бесплатные курсы по Data Science для начинающих от IBM, Google и трех американских университетов

IT NonStop — международная конференция, которую DataArt организует с 2014 года. В этом году она пройдет 18–20 ноября, второй раз полностью онлайн и совершенно бесплатно. Главные темы IT NonStop 2021: Data Science, облачные технологии, искусственный интеллект и машинное обучение. Доклады представят университеты и технологические компании (Amazon Web Services, Microsoft, NVIDIA, OCADO, SoftServe, Ciklum, DataArt и т. д.). Часть выступлений ориентирована на опытных экспертов, но и для начинающих специалистов запланировано достаточно.

Данные лежат в основе нашей цифровой экономики, и наука о данных считается одной из самых популярных профессий XXI века. Специалисты по Data Science востребованы во всех отраслях, и эта тенденция будет только усиливаться.

Для тех, кто интересуется наукой о данных и, возможно, планирует начать карьеру в этой области, мы подготовили подборку онлайн-курсов ведущих мировых компаний и университетов. Все курсы можно пройти бесплатно, стоимость сертификата с фидбеком преподавателей на выполненные задания — от $49 (по желанию).

Продолжительность: 6 месяцев, 3–6 часов в неделю.

Сертификат + практические задания с фидбеком: $356.

На курсе по основам обработки данных от IBM вы получите знания и навыки, которые помогут начать карьеру в этой области. Программа подходит для новичков без знания программирования. Чтобы приступить к обучению, вам понадобится только компьютер и умение им пользоваться.

Вы познакомитесь с инструментами для обработки данных и научитесь использовать некоторые из них, разберетесь в методологии, научитесь думать и работать как специалист по данным, напишите SQL для запросов к базам данных и изучите концепции реляционных баз данных.

Программа состоит из четырех курсов:

Чтобы получить бесплатный доступ, переходите на страницу каждого курса и выбирайте опцию Audit Track. После прохождения программы для более глубокого изучения Data science обратите внимание на программу IBM Data Science.

Data Science Fundamentals от Калифорнийского университета

Продолжительность: 4 месяца, 1 час в неделю.

Сертификат + практические задания с фидбеком: $49 в месяц / $399 в год (подписка на Coursera).

Преподаватели Калифорнийского университета познакомят вас с основными концепциями науки о данных: таксономией аналитики, межотраслевым стандартным процессом интеллектуального анализа данных и диагностикой данных. Вы рассмотрите наиболее распространенные методы науки о данных, включая инженерию данных, статистическое моделирование, алгоритмы интеллектуального анализа данных и другие. Узнаете, как использовать науку о данных для решения бизнес-задач, и получите знания и навыки, необходимые для работы в Data Science.

Программа состоит из четырех курсов:

Чтобы получить бесплатный доступ к теоретической части, переходите на страницу каждого курса, нажимайте Enroll for Free и выбирайте опцию Audit внизу всплывающего окна.

Data Science (with R) от Гарвардского университета

Продолжительность: 17 месяцев, 2–3 часа в неделю.

Сертификат + практические задания с фидбеком: $793.

Программа HarvardX Data Science предоставит необходимые знания и навыки для решения задач анализа данных. Вы получите базовые навыки программирования на R и опыт работы с tidyverse, включая визуализацию данных с помощью ggplot2 и обработку данных с помощью dplyr. Научитесь применять алгоритмы машинного обучения, познакомитесь с основными концепциями статистики и инструментами для специалистов по обработке данных, такими как Unix/Linux, git, GitHub и RStudio, и фундаментальными концепциями Data Science на основе тематических исследований из реальной жизни.

Программа состоит из девяти курсов:

Чтобы получить бесплатный доступ, переходите на страницу каждого курса и выбирайте опцию Audit Track.

Продолжительность: 6 месяцев, 3–5 часов в неделю.

Сертификат + практические задания с фидбеком: $517.

Программа из пяти курсов подготовит вас к карьере в области науки о данных и машинного обучения. Вы начнете с изучения Python — самого популярного языка для науки о данных. Затем познакомитесь с машинным обучением и получите навыки анализа и визуализации данных. Программа ориентирована на практическое обучение и готовность к работе. Вы будете работать с реальными наборами данных и получите бесплатный доступ к таким инструментам, как записные книжки Jupyter в IBM Cloud. Будете использовать популярные наборы инструментов и библиотеки Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, folium, scipy, scikitlearn и другие. По завершении программы научитесь решать реальные проблемы науки о данных.

Программа состоит из шести курсов:

Чтобы получить бесплатный доступ, переходите на страницу каждого курса и выбирайте опцию Audit Track.

Code Free Data Science от Калифорнийского университета

Продолжительность: 14 часов.

Сертификат + практические задания с фидбеком: $49.

Прогнозирование тенденций и поведения позволяет принимать решения на основе анализа данных. Эксперты из Калифорнийского университета подготовили курс для всех, кто хочет получить или расширить знания этой в области. Вы обучитесь эффективным аналитическим методам прогнозирования. Получите навыки оценки, проверки и интерпретации результатов, проектирования, построения, проверки и тестирования прогнозных моделей без использования программирования. Методы машинного обучения представлены на курсе с использованием платформы KNIME Analytics для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных.

Google Data Analytics от Google

Продолжительность: 6 месяцев, 10 часов в неделю.

Сертификат + практические задания с фидбеком: $49 в месяц / $399 в год (подписка на Coursera).

Аналитика данных — сбор, преобразование и организация данных для составления выводов, прогнозов и принятия обоснованных решений. Во время обучения с экспертами Google вы получите навыки, которые подготовят вас к работе на должности Junior Data Analyst или администратора баз данных: очистки данных, решения проблем, критического мышления, визуализации данных. Вы научитесь моделировать реальные сценарии анализа данных, познакомитесь с этикой данных, инструментами, платформами анализа и ключевыми аналитическими навыками, необходимыми для работы.

Программа состоит из восьми курсов:

Чтобы получить бесплатный доступ к теоретической части, переходите на страницу каждого курса, нажимайте Enroll for Free и выбирайте опцию Audit внизу всплывающего окна.

Data Science Ethics от Мичиганского университета

Продолжительность: 15 часов.

Сертификат + практические задания с фидбеком: $49.

Что говорит этика о конфиденциальности, сборе информации о потребителях и больших данных? На этом курсе вы изучите влияние Data Science на современное общество, принципы справедливости и прозрачности. Вы узнаете, почему при использовании метаданных для сложных систем вроде искусственного интеллекта необходимо согласие пользователя на хранение и обработку информации, и научитесь ответственно управлять данными. Преподаватели Мичиганского университета расскажут, кому принадлежат данные, почему конфиденциальность важна и как получить информированное добровольное согласие.

0
5 комментариев
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Ренат Лотфуллин

Спасибо! В вашем комментарии как раз то, что нужно)

Ответить
Развернуть ветку
Pavel Zhivulin

Я учу на DataCamp
у них апп очень удобный

Ответить
Развернуть ветку
Timur Vorobiev

Составить список курсов по запросу в поисковике дело нескольких часов. А вот чтобы понять, какой из них стоит проходить, может понадобится несколько лет. И если говорить именно о курсах от иностранных университетов, то лучшие, по моему опыту и мнению, это от MIT/Edx. И то есть исключения. А их в вашем списке даже нет.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Alexander Mitryashkin

Никогда не теряющая актуальность картинка

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 5 комментариев
null