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).

Data Science Foundations от IBM

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:

1) Introduction to Data Science

2) Data Science Tools

3) The Data Science Method

4) SQL for Data Science

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:

1) Intro to Analytic Thinking, Data Science, and Data Mining

2) Predictive Modeling, Model Fitting, and Regression Analysis

3) Cluster Analysis, Association Mining, and Model Evaluation

4) Natural Language Processing

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:

1) Data Science: R Basics

2) Data Science: Visualization

3) Data Science: Probability

4) Data Science: Inference and Modeling

5) Data Science: Productivity Tools

6) Data Science: Wrangling

7) Data Science: Linear Regression

8) Data Science: Machine Learning

9) Data Science: Capstone

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

Python Data Science от IBM

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:

1) Python Basics for Data Science

2) Python for Data Science Project

3) Analyzing Data with Python

4) Visualizing Data with Python

5) Machine Learning with Python: A Practical Introduction

6) Data Science and Machine Learning Capstone Project

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:

1) Foundations: Data, Data, Everywhere

2) Ask Questions to Make Data-Driven Decisions

3) Prepare Data for Exploration

4) Process Data from Dirty to Clean

5) Analyze Data to Answer Questions

6) Share Data Through the Art of Visualization

7) Data Analysis with R Programming

8) Google Data Analytics Capstone

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.