Команда Digitaldefynd собрала список самых популярных курсов. В подборке — программы с бесплатным и платным доступом, учебными пособиями, возможностью получить диплом после окончания. Они годятся как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
Команда Digitaldefynd собрала список самых популярных курсов. В подборке — программы с бесплатным и платным доступом, учебными пособиями, возможностью получить диплом после окончания. Они годятся как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
Если решили начать карьеру в области Data Science или Machine Learning, этот курс для вас. Он состоит из 9 занятий, пройдя которые, вы приобретете необходимые навыки для работы над реальными проектами.
Лекции охватываютвизуализацию данных, анализ данных, библиотеки и инструменты с открытым исходным кодом. А к концу курса у вас будет возможность поработать над проектом, чтобы продемонстрировать свои навыки и улучшить резюме.
Никаких предварительных знаний в области программирования или информатики не требуется, так как все темы рассматриваются с нуля.
Рейтинг пользователей: 4.6 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Data Mining, Github, Python Programming, Jupyter notebooks, Rstudio, Methodology, CRISP-DM, Data Analysis.
Курс последовательно охватывает все темы, необходимые, чтобы погрузиться в Data Science. К концу занятий вы сможете решать конкретные задачи.
Рейтинг пользоваталей: 4,6 из 5.
Длительность: 31 час видео.
Навыки: Data Science, математика, статистика, Python, Tableau, Machine Learning.
Программа из 5 курсов Мичиганского университета, где вы изучите Data Science на Python. Курсы охватывают построение графиков и представление данных, а также прикладное машинное обучение на Python, анализ текста и социальных сетей. В программе — большое количество практических заданий и проектов. Это поможет стать на шаг ближе к тому, чтобы улучшить свои навыки и резюме.
Важно: нужно обладать базовыми знаниями языка Python.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Pandas, Matplotlib, Nltk и Network, Python, CSV.
Программа — одна из самых востребованных по Deep Learning на Coursera. На курсах вы узнаете, как создавать нейронные сети и руководить успешными проектами Machine Learning. Освоите теоретические концепции и их отраслевые приложения с использованием Python и TensorFlow. Будете решать конкретные задачи, такие как распознавание речи, синтез музыки, работа с чат-ботами, машинный перевод, обработка естественного языка, создание сверточной нейронной сети и многое другое. Преподаватели программы — соучредитель Coursera (Эндрю Нг.) и адъюнкт-профессора Стэнфордского университета (Юнес Бенсуда Мурр, Киан Катанфоруш).
Рейтинг пользователей: 4,9 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Python, TensorFlow, Rnn, LSTM, Adam, Xavier.
Курс дает широкое представление о современном Machine Learning, включая контролируемое обучение (множественная линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети), неконтролируемое обучение (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы).
Также в программу включены некоторые из лучших практик, которые используют в Силиконовой долине для искусственного интеллекта и инноваций в области Machine Learning: оценка и настройка моделей, использование подхода, ориентированного на данные, для повышения производительности.
Рейтинг пользователей: 4,9 из 5.
Длительность: 33 часа
Навыки: Regularization to Avoid Overfitting, Gradient Descent, Supervised Learning, Linear Regression, Logistic Regression for Classification.
Программа входит в число лучших по рейтингу онлайн-магистерских программ, доступных на edX. Вы изучите язык программирования R и статистические концепции, методы анализа данных.
Изучение полностью на практике — будете решать конкретные задачи и проводить исследования. Исследования включают себя следующие направления: Тенденции в мировом здравоохранении и экономике, Уровень преступности в США, Финансовый кризис 2007–2008 годов, прогнозирование выборов, Создание бейсбольной команды (вдохновленной Moneyball) и системы рекомендаций по фильмам.
Рейтинг пользователей: 4,6 из 5.
Длительность: 1 год и 5 месяцев.
Навыки: Unix/Linux, git и GitHub, RStudio.
Онлайн-версия магистерской программы по Data Science Калифорнийского университета в Сан-Диего, где преподаватели будут делиться своими знаниями. Рассчитанный на несколько месяцев, он идеально подходит для новичков и профессионалов, которые ищут программу с подробным разбором концепций Data Science.
Вы получите всестороннее представление о математических и вычислительных инструментах и о том, как их использовать для выработки рекомендаций, основанных на данных.
Рейтинг пользователей: 4,6 из 5.
Длительность: 10 месяцев.
Навыки: Python Spark, анализ больших данных, Machine Learning.
Курс посвящен Machine Learning с использованием языков программирования Python и R. Состоит из нескольких руководств, каждое из которых разработано с использованием пошагового подхода — чтобы детальнее изучать и развивать новые навыки и улучшить свое понимание области Data Science.
Вы будете работать с такими инструментами, как SQL, SSIS, Tableau, Gretl и многие другие. Вместе с практическими заданиями, к курсу прилагаются учебные материалы, которые помогут закрепить информацию, которые вы получаете на курсе.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 42 часа.
Навыки: Machine Learning, Python, R, NLP и Deep Learning.
Доступный курс с примерами из реальной жизни. Он позволит глубоко погрузиться в основные концепции Data Science и даст полный обзор пути Data Science. Вы получите возможность из первых рук ощутить боль, с которой ежедневно сталкивается DS специалист. После завершения — сможете подготовить данные для анализа, моделировать данные, выполнить базовую визуализацию данных и многое другое.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 21 час видео.
Навыки: Data Mining in Tableau, SLR, MLR, Logistic Regression, CAP.
Курс научит использовать Python для анализа данных и создавать красивые логичные визуализации с помощью мощных алгоритмов Machine Learning. Курс познакомит со всеми основными концепциями Machine Learning и с тем, как использовать их с программированием на Python. Вы также сможете реализовать алгоритмы машинного обучения и узнаете, как использовать Pandas для анализа данных.
Рейтинг: 4,6 из 5.
Длительность: 25 часов.
Навыки: Machine Learning, Python, SciKit-Learn, NumPy, анализ больших данных, Linear Regression, NLP.
