Где Обучиться Data Science и Аналитике Данных (Big Data): 40 Бесплатных Онлайн-Курсов в 2022 году

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим 40 Мощных онлайн-курсов для обучения Data Science и Аналитике Данных (Big Data), которые можно пройти абсолютно бесплатно.

Внизу статьи будет ещё подборка курсов по анализу BI, поэтому читаем её до конца!

Взрыв мозга «🔥Аналитика данных с нуля🔥»

Взрыв мозга «🔥Аналитика данных с нуля🔥»

В рамках микрокурса вы получите выжимку необходимой информации для старта в новой профессии: от необходимых навыков до секретов успешного прохождения собеседования, от кейсов до подробного разбора инструментов.

После микрокурса вы:

  • Поймёте, какие аналитики бывают и чем отличаются
  • На реальных кейсах поймете специфику работы аналитиков
  • Найдёте своё место в обилии направлений анализа данных
  • Начнёте ориентироваться в современных инструментах аналитиков
  • Узнаете, как покорить HR: секреты идеального резюме и успешного собеседования

Преимущества:

  • Экономия времени: все материалы собраны в одном месте, в удобном формате (только выжимка структурированной информации, ничего лишнего)
  • После каждого урока вам будут доступны бесплатные ресурсы для самостоятельного обучения
  • Не нужны дополнительные знания: курс подходит для новичков
  • Вы получите советы по карьерному росту от экспертов индустрии

11 Бесплатных Курсов по Data Science для Новичков

1. «Обучение Data Science: будущее для каждого»

Один из курсов по Data Science и аналитике данных

Длительность курса составляет 3 урока в формате записей вебинаров и текстовых материалов.

Обратная связи нет,зато есть сертификат.

Начинка:

  1. Data Science: будущее для каждого. Разберёмся, почему работа с данным настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.
  2. Базовые навыки: с чего начать. Расскажем об обязательных навыках каждого аналитика и его инструментарии. Напишем первый код с помощью языка запросов SQL.
  3. Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.

«Профессия Data Scientist»

Профессия Data Scientist

Что ты получишь? За два года обучения по 10 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки в Data Science и соберёшь портфолио проектов. Начнёшь практиковаться на реальных бизнес-кейсах, подтянешь soft skills (коммуникация с бизнесом и др).

Формат учёбы: короткие видео и вебинары с разбором заданий + тесты и интерактивные задания + практике на тренажере + общий чат с 6000 студентами для решения вопросов + личный наставник в решении проблем.

Изюминка курса: помощь в трудоустройстве, общение с экспертами и решение сложных вопросов с ментором.

Получаешь в итоге:

  • Персонального тьютора, который следит за вашим прогрессом и остается с вами на связи весь курс
  • Личные консультации с менторами и постоянная обратная связь по проделанной работе
  • Дружное сообщество, которое общается в Slack и на вебинарах
  • Поддержку по всем учебным вопросам в течение 1 часа в рабочее время
  • Групповые проекты и работа в командах

2. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение»

Степик обучение

Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.

Начинка

  1. О чём курс?
  2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
  3. Модель, начнём с дерева.
  4. Pandas, Dataframes.
  5. Фильтрация данных
  6. Группировка и агрегация.
  7. Визуализация, seaborn.
  8. Практические задания: Pandas.
  9. Секретный гость.
  10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
  11. Stepik ML contest — data preprocessing.
  12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
  13. Немного теории и энтропии.
  14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
  15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
  16. Последний джедай или метрики качества модели.
  17. Подбор параметров и ROC and Roll.
  18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
  19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
  20. Секретный гость.
  21. Stepik ML contest.
  22. Снова возвращаемся к деревьям.
  23. Random forest.
  24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
  25. Секретный гость.
  26. И на Марсе будут яблони цвести.
  27. Нейроэволюция.
  28. Трюки в Pandas.
  29. Вот и всё, а что дальше?
  30. Stepik ML contest.

Что усвоишь

  • Основные понятия Data Science и Machine Learning
  • Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn

Преимущества

  • Начать обучение можно сразу после регистрации
  • Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
  • Современная программа обучения
  • Изложение материала простым языком
  • Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения

3. «Нейронные сети‎»

Обучение нейронным сетям

Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.

Нет сертификата

Начинка

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. Заключение.

Твои навыки после обучения

  • Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
  • Принципы работы нейронных сетей
  • Применение нейронных сетей для решения практических задач

Преимущества

  • Большая обучающая программа
  • Интерактивные тесты и задачи

4. «Знакомство с R ‎и базовая статистика»

Обучение статистике

Длительность курса составляет 20 часов, формат материала видеообучение с выполнением тестов + текстовые пометки.

Сертификат выдаётся после покупки подписки.

В этом из бесплатных курсов по Data Science разберёшь основы статистики и познакомишься с основами языка статистического программирования R.

Будешь использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Научишься рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение..

Твои науки

  • Основы языка программирования R
  • Статистическая обработка данных
  • Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
  • Тестирование гипотез
  • Визуализация результатов анализа

Преимущества

  • Обратная связь с преподавателями на форуме
  • Гибкие сроки изучения материала
  • Опытные преподаватели
  • Интересная подача материала
  • Хорошие примеры
  • Можно получить сертификат

5. «Эконометрика‎»

Экономическая метрика

Длительность курса составляет 30 часов в формате видеоуроков с выполнением тестов.

Выдача сертификата предусмотрена.

Ты будешь подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотришь наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии.

Изучишь базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой ты будешь работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Твои навыки после обучения

  • Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
  • Исследование закономерности в реальных данных
  • Работа со случайными величинами в R
  • Прогнозирование переменной y
  • Проверка гипотез о коэффициентах в R
  • Понимание взаимодействия переменных

Преимущества

  • Насыщенная программа обучения
  • Работа с материалами в удобное время
  • Опытный преподаватель
  • Много прикладных задач
  • Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
  • Общение на форуме с преподавателем

6. «Математическая статистика‎»

Аналитика данных

Длительность курса составляет 29 уроков в формате видео. Выполняешь домашку и тесты.

Выдаётся сертификат после обучения.

Начинка учёбы

  1. Выборка. Описательная статистика.
  2. Точечные оценки. Свойства и методы построения.
  3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
  4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
  5. Критерии однородности.
  6. Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
  7. Регрессионный анализ.
  8. Заключительный модуль.

Какие знания и навыки получите:

  • Общее понимание теории вероятности
  • Понимание описательной статистики
  • Корреляционный анализ
  • Интервальная оценка
  • Методы построения точечных оценок
  • Доверительные интервалы
  • Регрессионный анализ

Преимущества

  • Обучение возможно в любое время
  • Много полезной информации в свободном доступе
  • Опытный спикер
  • Материалы подкреплены примерами
  • Лёгкая подача информации

7. «Машинное обучение‎»

Машинное обучение

Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков.

Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с искусственным интеллектом.

Продолжительность обучения составляет 71 урок в формате видео + тесты с текстовыми материалами.

Обучающая программа

  1. Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
  2. Восстановление пропущенных значений.
  3. Поиск выбросов и аномалий.
  4. Кластеризация.
  5. Задача предсказания, линейная регрессия.
  6. Классификация, kNN, кросс-валидация.
  7. Деревья в машинном обучении.
  8. Линейные классификаторы.
  9. Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
  10. Ансамбли алгоритмов.
  11. Отбор признаков и объектов.

Твои навыки:

  • Построение моделей машинного обучения
  • Обработка таблиц с данными
  • Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
  • Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
  • Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ

8. «Машинное обучение в финансах‎»

Машинное обучение

Узнаешь о внедрении и применении ML (машинного обучения) на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдёшь несколько практических заданий с использованием языка программирования Python.

Длительность курса – аж 21 часов с применением материала.

Выдаётся сертификат платно + нет обратной связь.

Твои навыки после обучения

  • Понимание основ и принципов машинного обучения.
  • Применение языков программирования Python и Stan.
  • Применение машинного обучения на практике.
  • Основы банковского дела и финансов.

9. «Анализ данных в R‎»

Обучение языку R

Обучение длится 19 уроков, в которых ты смотришь видеоуроки и выполняешь задания с тестами. Выдача сертификата предусмотрена.

В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.

Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

Твои навыки после обучения

  • Считывание и предварительная обработка данных
  • Выполнение статистического анализа с помощью R
  • Написание собственных функций в R
  • Визуализация результатов

Плюсы:

  • Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
  • Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
  • Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
  • По окончании обучения можно получить сертификат

10. «Анализ данных в Google Analytics‎»

Анализ от гугол Адс

Длительность учёбы длится 29 уроков с возможность просмотра курса в формате видео и выполнению тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка программы: курс посвящен методам и инструментам в Google Analytics, с помощью которых вы можете анализировать данные и принимать решения.

Твои навыки

  • Работа с таблицами и сегментами
  • Определение KPI
  • Анализ электронной торговли
  • Подготовка кастомных отчётов
  • Выгрузка данных
  • Работа в Google Data Studio

Преимущества

  • Гибкий график обучения в свободное время
  • Тесты для закрепления пройденного материала
  • Можно сдать итоговый экзамен
  • Лектор имеет большой опыт в веб-аналитике

11. «Теория игр‎»

Длительность курса составляет 27 часов в формате видео + возможность выполнения тестов + текстовые пометки.

Твои навыки

  • Понимание основных концепций теории игр
  • Знакомство с равновесием Нэша
  • Понимание корпоративной теории игр
  • Моделирование и поиск концепции в играх
  • Понимание применения теории игр в экономике

Преимущества

  • Обратная связь от преподавателей на форуме
  • Возможность получить сертификат
  • Гибкий график обучения
  • Полезная информация в бесплатном доступе
  • Яркие и живые примеры

8 Мощных Онлайн-Курсов Big Data с Нуля

1. «Теория вероятностей для начинающих‎»

Теория вероятностей для начинающих

Длительность обучения составляет 23 часа + текстовые пометки + тестовые задания. Формат учёбы представлен в виде видео.

Сертификат выдаётся платно.

С помощью методов теории вероятности можно оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В этом курсе ты познакомишься слушателей прежде всего с самыми основами предмета.


Каждую неделю тебе ждут видеолекции и проверочные задания, которые нужно выполнять в срок. В конце – итоговая проверочная работа. Студенты, которые набрали достаточное количество баллов, смогут получить сертификат.

Твои навыки

  • Владение азами комбинаторики
  • Решение прикладных задач
  • Понимание конечных и бесконечных вероятностей пространства
  • Работа с теоремами для суммы случайных величин

Преимущества

  • Свободный график обучения
  • Возможность повысить квалификацию
  • Лёгкая подача материала
  • После прохождения можно получить сертификат
  • Возможность начать новую карьеру

2. «‎Введение в информационный поиск»

Длительность обучения – 33 часа с форматом учёбы в виде видео. Возможно выполнить тесты и получить материалы уроков.

В этом курсе ты узнаешь как устроена поисковая система изнутри, узнаешь, какие приемы обработки естественного языка и машинного обучения используются при построении поискового индекса.

Узнаешь тему объективной оценки качества поисковой системы. В результате слушатели курса смогут опробовать все вышеперечисленные техники на практике и построить работающую модель поисковой системы.

Твои навыки после учёбы

  • Общее понимание устройства поисковой системы
  • Классификация поисковых систем
  • Исправление опечаток в запросах рядовых пользователей
  • Ссылочное и поведенческое ранжирование
  • Оценка качества поиска
  • Создание работающей модели поисковой системы

Преимущества:

  • Обучение по собственному удобному графику
  • Опытные лекторы
  • Современный подход к обучению
  • Общение с преподавателями на форуме
  • Можно сдать экзамен и получить сертификат

3. «‎Анализ данных просто и доступно»

Степик - анализ данных

Ты познакомишься с исследованиями и примерами из жизни в которых использовался анализ данных. Научишься решать самостоятельно задачи анализа данных  с помощью бесплатной программы Orange. Обучение data science проходит доступной форме с объяснением всех практических задач в этой сфере.

Длительность учёбы составляет 106 уроков. Ты смотришь уроки в формате видео и выполняешь тесты.

Без выдачи сертификата.

Начинка обучалки

  1. Знакомство с миром анализа данных.
  2. Данные — что за зверь? Истина в вине!
  3. Больные данные. Статистика на кончиках пальцев.
  4. Болезни сердца и аналитика. Типы задач машинного обучения.
  5. НЛП — анализ текстовой информации.
  6. Обучение без учителя. Кластеры. Статистика против машин.
  7. Анализ изображений. Нейронные сети. Глубокое обучение.
  8. Правосудие и анализ данных. Нейронные сети для текста.
  9. Анализ временных рядов.
  10. Предварительная обработка данных.
  11. Социальные сети: графы на помощь.
  12. Этика. Метод соседей. Как продолжать?

4. «Математические методы в психологии. Основы применения‎»

Математические методы в психологии. Основы применения (Mathematical Methods in Psychology: Basics of Applying)

Курс направлен на овладение статистическими методами и моделями, необходимыми для самостоятельного анализа данных количественных исследований в психологии и смежных областях, на формирование умений пользоваться простыми методами анализа данных.

59 часов онлайн-курса направлены на получения практических навыков для начинающим аналитикам.

Без выдачи сертификата.

Твои навыки после учёбы

  • Использование простых методов анализа данных
  • Интерпретация измерений и результатов их статистического анализа
  • Использование математических моделей исследования
  • Применение одномерных и двумерных методов анализа данных
  • Понимание системы статистических понятий

5. «Базовые навыки Excel‎»

Степик - базовые навыки Excel

Длительность курса составляет 29 уроков + домашка из 18 тестов.

Курс посвящён основам работы в программе Excel. Excel – самая используемая программа для визуализации и анализа данных, калькуляций и построения отчетов. Обучалка будет полезна менеджерам, предпринимателям, бухгалтерам и всем кто работает с цифрами.

Обучение поможет ускорить выполнение рутинных задач, связанных с отчётами и аналитикой.

Твои навыки после обучения

  • Создание и сохранение таблиц
  • Ввод данных и выполнение базовых расчётов
  • Работа с ячейками, шрифтами и границами
  • Заливка и форматирование ячеек
  • Печать файлов и данных
  • Сортировка, поиск и выделение данных

6. «Квантовые вычисления»

Сертификат выдаётся только в платной версии продукта.

Формат учёбы – видео с выполнением тестов. Доступны текстовые материалы.

В рамках данного курса слушатели познакомятся с математической моделью квантовых вычислений и примерами квантовых алгоритмов. Студенты построят простейший квантовый компьютер Курс даёт базовые навыки в области проектирования и анализа квантовых алгоритмов.

Твои навыки послу учёбы

  • Понимание прототипов квантового компьютера
  • Использование алгоритмов Шора и Гровера
  • Работа с простыми квантовыми алгоритмами
  • Понимание границ квантовых вычислений
  • Начальный уровень проектирования алгоритмов

Преимущества

  • Полезная информация в свободном доступе
  • Занятия в удобное время
  • Обратная связь на форуме курса
  • Можно получить сертификат

7. «Анализ данных‎»

Степик - обучение анализу данных

Длительность курса: 20 уроков. Формат оналйн-обучения предусматривает просмотр роликов с выполнением тестов.

Без выдачи сертификата.

Курс будет полезен тем, кто хочет понять статистику, познать суть методов статистического анализа данных и возможности из прикладного применения для решения конкретных прикладных задач.

Подойдёт обучалка тем, кто хочет погрузиться в статистику и понять принципы анализа данных с дальнейшей возможностью применения навыков на практике.

Твои навыки после прохождения курса

  • Понимание абсолютных и относительных статистических показателей
  • Анализ взаимосвязи признаков
  • Понимание динамики и структуры социально-экономических явлений
  • Построение прогнозных оценок

Преимущества

  • Свободное прохождение курса в удобное время
  • Современная программа обучения
  • Опытные преподаватели
  • Подача информации простым языком

8. «Практики оперативной аналитики в MS Excel‎»

Практики оперативной аналитики в MS Excel

Длительность обучалки: 12 часов с форматом просмотра роликов и выполнения тестовых заданий.

Без выдачи сертификата + нет обратной связи.

Курс предназначен для пользователей, которым необходимо проводить анализ экономических данных и подойдёт всем. В ходе обучения студенты научатся работать с базовыми инструментами MS Excel для решения задач бизнеса.

Твои навыки после учёбы

  • Проведение анализа экономических данных
  • Выбор инструментов для решения задач
  • Расчет показателей деятельности компании
  • Владение инструментами фильтрации данных
  • Графический анализ данных
  • Решение аналитических задач с помощью MS Excel

Преимущества

  • Гибкий график обучения
  • Приобретение актуальных навыков для продвижения по карьерной лестнице
  • Сильные преподаватели
  • Возможность подтянуть имеющиеся знания по Excel
  • Обратная связь на форуме курса

ТОП-7 Бесплатных Курсов по Data Science

1. «Hadoop. Система для обработки больших объёмов данных‎»

Степик - обработка данных

Длительность обучалки: 33 урока с форматом просмотра роликов и выполнения заданий и тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка учёбы: Курс посвящен методам обработки больших объемов данных (BigData) с помощью системы Hadoop.

После прохождения обучения ты получишь знания основных способов хранения и методов обработки больших объемов данных, поймешь принципы работы распределенных систем в контексте фреймворка Hadoop и освоишь практические навыки разработки приложений, используя программную модель MapReduce.

Твои навыки после учёбы

  • Хранение и обработка больших объёмов данных
  • Основы разработки приложений
  • Использование фреймворков
  • Решение задач с помощью MapReduce
  • Использование языка Pig Latin
  • Работа с базами HBase и Cassandra

Преимущества

  • Можно начать обучение в любое время
  • Доходчивое объяснение материала
  • Полезные знания для дальнейшего обучения
  • Много примеров применения теории
  • Есть практические задания

2. «Исследование статистических взаимосвязей‎»

Длительность курса составляет 21 час. Формат обучения предусматривает просмотр роликов на освоение материала.

Без выдачи сертификата.

Начинка учёбы

  1. Введение в статистические критерии.
  2. Критерии согласия.
  3. Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости.
  4. Линейная регрессия.

Что получишь

  • Чем статистическая гипотеза отличается от «обычного предположения»
  • Какие бывают статистические гипотезы и какие статистические критерии разработаны для их проверки
  • Как делать проверку статистических гипотез (как формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки)

3. «‎Основы статистики»

Степик - обучение основ статистики

Длительность обучалки составляет 29 уроков. Формат учёбы – просмотр тестов с получением текстовых материалов.

Начинка обучения: Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель рассмотришь наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними.

Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы. Акцент сделан на математические идеи, интуицию и логику. Курс рекомендован старшеклассникам, студентам, научным сотрудникам.

Твои навыки

  • Визуализация, анализ и разбор данных
  • Расчёт коэффициентов корреляции
  • Построение регрессионных уравнений
  • Проверка гипотез
  • Практическое применение языка R

4. «‎BI разработчик. Основы работы в Tableau»

Степик - обучение BI

Длительность курса составляет 10 уроков в формате просмотра роликов и выполнение тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка обучения: В этом курсе ты узнаешь, как подключаться к источникам данных, создавать дашборды и отдельные визуализации.

Созданные дашборды ты сможешь загрузить в интернет, чтобы показать своим друзьям и коллегам. включает базовые основы работы с программой Tableau Public. Спикер расскажет об особенностях работы BI-разработчика, востребованности и возможных перспективах.

Твои навыки после учёбы

  • Подключение к источникам данных
  • Работа с инструментами Tableau
  • Создание таблиц и графиков
  • Форматирование данных
  • Настройка интерактивных графиков
  • Создание дашбордов с возможностью выгрузки в Интернет

5. «Статистика для гуманитариев‎»

Длительность курса составляет: 111 уроков. Формат: просмотр роликов с выполнением домашки (тесты и задания).

Без выдачи сертификата

Начинка обучения: программа посвящена освоению прикладных программ, которые могут пригодиться для выполнения анализа информации в сфере data science на практике.

Твои навыки после обучения

  • Основы языка программирования R
  • Предварительная обработка данных
  • Основы статистического анализа
  • Выбор адекватных методов для проведения анализа
  • Применение пакетов прикладных программ
  • Интерпретация полученных результатов

Преимущества

  • Гибкий график обучения
  • Сопровождение теории наглядными примерами
  • Общение на форуме курса
  • Рекомендация дополнительных ресурсов и литературы
  • Можно пройти итоговое тестирование

6. «‎Быстрый старт в искусственный интеллект»

Длительность обучалки составляет 23 урока. Формат роликов предусматривает просмотр роликов. Возможна связь с преподавателем.

С выдачей сертификата

Начинка обучения: курс поможет войти в мир искусственного интеллекта, станет тем самым «быстрым стартом», который позволит познакомиться со сферой ИИ, а в дальнейшем начать исследования и/или карьеру в этой области.

Твои навыки после учёбы

  • Понимание основ и алгоритмов машинного обучения
  • Основы нейронных сетей
  • Понимание задач компьютерного зрения
  • Выделение признаков
  • Применение нейронных сетей на практике
  • Основы нейролингвистического программирования

Преимущества

  • Гибкий график обучения
  • Интересные практические задачи
  • Сильные преподаватели
  • Хорошая база для развития в сфере ИИ

7. «Как стать аналитиком данных‎»

Аналитик данных

Продолжительность обучения – 20 часов. Это вводный модуль входит в полный платный курс длительностью 6 месяцев.

Сертификат выдаётся при покупки подписки.

Программа обучения: за 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Весь Аакцент сделан на изучение инструментов аналитики.

Что получишь после обучения?

  • Основные аналитические термины
  • В каких областях может работать аналитик
  • Основы подготовки данных для анализа
  • Азы программирования на языке Python
  • Обзор аналитической библиотеки Pandas
  • Работа в среде программирования Jupyter

Преимущества

  • Современный подход к обучению
  • Можно освоить профессию с нуля
  • Создание учебных проектов на основе реальных данных
  • Возможность пополнить портфолио
  • Перспективы продвижения в профессии
  • Опытные практикующие лекторы

ТОП-5 Курсов Power BI с Нуля

1. «Анализ и обработка данных в Microsoft Power BI»

Обучение Power BI от коурсеры

С выдачей сертификата

Обучающая программа: в рамках курса, на практических примерах, вы изучите компоненты Microsoft Power BI и освоите ключевые методы работы с функционалом платформы. Курс научит вас получать, очищать, обрабатывать и визуализировать данные, а также проектировать дизайн отчетов и публиковать их в сервисе Power BI.

  • Срок обучения:  10 часов с обучающим контентом.
  • Форма контента: лекции.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Срок регистрации на поток: без ограничений.
  • Необходимый уровень знаний: для новичков.
  • Проверка домашки: без проверки.
  • Цена: бесплатно.

Программа учёбы

  • Быстрый старт в Microsoft Power BI
  • Извлечение и обработка данных
  • Формулы DAX
  • Моделирование данных
  • Визуализация данных в отчетах Power BI
  • Применение отчетов Power BI
  • Итоговое задание

На правах профессии «💪Аналитик BI»

Обучение Power BI

За 9 месяцев, эксперты платформы научат самостоятельно собирать, анализировать и презентовать важные для бизнеса данные + получите навык претендовать на позиции аналитиков с зарплатой от 90 тысяч рублей.

Вы получите, по мере прохождения учёбы:

  • Окажетесь одним из немногих в востребованной профессии и будете пользоваться спросом на карьером рынке
  • Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
  • Станете востребованным специалистом сразу после обучения и не растеряете накопленные знания и навыки
  • Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения аналитики BI
  • Больше 10 кейсов в портфолио
  • Выполните 80 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты
  • Доступ в профессиональные сообщества
  • И возможность заявить о себе — они в России только развиваются
  • Помощь в трудоустройстве
  • От простого к сложному. Погружение в тему
  • Гарантия возврата денег
Курс по Power BI

Начинка обучающей программы

  • Аналитическое мышление
  • SQL для аналитика
  • Метрики, гипотезы, точки роста
  • Аналитика больших данных
  • Tableau
  • Power Query, Power Pivot, DAX, M
  • Дипломный проект

2. «Живой курс по Power BI с нуля до устройства на работу»

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: видеокурс нацелен для новичков, которые хотят освоить Power BI для аналитики бизнес-данных.

  • Срок обучения:  26 роликов с обучающим контентом.
  • Форма контента: лекции.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Срок регистрации на поток: без ограничений.
  • Необходимый уровень знаний: для новичков.
  • Проверка домашки: без проверки.
  • Цена: бесплатно.

Программа учёбы

  • Курс Power BI. Занятие 10. Контекст фильтра и контекст строки в DAX. Разбор домашнего задания 8.
  • Курс Power BI. Занятие 11. Работа с датами в DAX. Calendar, SamePeriodLastYear, TotalYTD.
  • Курс Power BI. Занятие 12.1. Создание и настройка визуальных элементов Table и Matrix.
  • Курс Power BI. Занятие 12.2. Создание и настройка визуальных элементов Table и Matrix.
  • Курс Power BI. Занятие 13. Ответы на вопросы по предыдущим занятиям.
  • Курс Power BI. Занятие 13. Создание и настройка стандартных визуальных элементов.
  • Курс Power BI. Занятие 14. Взаимодействие визуальных элементов. Часть 1.
  • Курс Power BI. Занятие 14. Взаимодействие визуальных элементов. Часть 2.
  • Курс Power BI. Занятие 15. Взаимодействие визуальных элементов 2.
  • Курс Power BI. Занятие 16. Публикация отчета в облаке Power BI Service. Настройка авто обновления.
  • Курс Power BI. Занятие 17. Оптимизация скорости работы отчета Power BI. DAX Studio.
  • Курс Power BI. Занятие 18. Создание эффективного и полезного отчета. Разработка макета.
  • Курс Power BI. Занятие 2. Создаем первый проект за 15 минут. Преобразуем данные к табличному виду.
  • Курс Power BI. Занятие 3. Группировка, соединение таблиц и создание столбцов в Power Query.
  • Курс Power BI. Занятие 4. Запросы++ Power Query. Создание параметров подключения. Обработка ошибок.
  • Курс Power BI. Занятие 5. Создание модели данных. Установление связей между таблицами.
  • Курс Power BI. Занятие 6. Создание вычисляемых столбцов и мер в DAX. Контексты фильтра и строки.
  • Курс Power BI. Занятие 7. X-Functions in DAX. SUMX, MAXX, MINX, AVARAGEX, COUNTX, PRODUCTX.
  • Курс Power BI. Занятие 8. Функции DAX: RELATEDTABLE, RELATED, FILTER, EARLIER, IF ELSE
  • Курс Power BI. Занятие 9. DISTINCT vs VALUES. Вычисления с помощью CALCULATE в DAX.
  • Курс по Power BI – 01. Анонс. Освоение профессии Разработчик Power BI с нуля до устройства на работу
  • Курс по Power BI – 02. Установка Power BI Desktop.
  • Курс по Power BI – 03. Что такое Business Intelligence? Этапы создания автоматизированных отчетов.
  • Курс по Power BI – 04. Загружаем данные из 3 источников: Excel, CSV, WEB-сайта.
  • Курс по Power BI – 05. Создаем свой первый проект за 15 минут.
  • Курс по Power BI. Разбор Домашнего задания 4. 

3. «Интенсив “Начало работы в PowerBI”»

Один из курсов по Power BI с нуля

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: PowerBI – это мощный инструмент для аналитики. PowerBI легко работает с большими объемами данных, подключаются к любым системам данных, имеет множество диаграмм и графиков для визуализации, а также встроенный редактор запросов.

Пользователи узнают как сделать первые шаги в внедрении аналитики на базе PowerBI.

  • Срок обучения:  1 ролик с обучающим контентом.
  • Форма контента: лекции.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Срок регистрации на поток: без ограничений.
  • Необходимый уровень знаний: для новичков.
  • Проверка домашки: без проверки.
  • Цена: бесплатно.

Программа учёбы

  • Урок 1. Основы работы

4. «Профессиональная сертификация ‘Аналитик данных от IBM’»

Обучение Power BI

С выдачей сертификата

Обучающая программа: после успешного прохождения этой программы вы проанализируете реальные наборы данных, создадите отчеты. Вы также создадите основу для других дисциплин, связанных с данными, таких как наука о данных или разработка данных.

  • Срок обучения:  11 месяцев с обучающим контентом.
  • Форма контента: лекции.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Срок регистрации на поток: без ограничений.
  • Необходимый уровень знаний: для новичков.
  • Проверка домашки: без проверки.
  • Цена: бесплатно.

Программа учёбы

  • Introduction to Data Analytics
  • Excel Basics for Data Analysis
  • Data Visualization and Dashboards with Excel and Cognos
  • Python for Data Science, AI & Development
  • Python Project for Data Science
  • Databases and SQL for Data Science with Python
  • Анализ данных с Python
  • Data Visualization with Python
  • IBM Data Analyst Capstone Project

5. «Практики создания аналитических панелей в среде Microsoft Power BI»

Обучение Power BI

С выдачей сертификата

Обучающая программа: курс предназначен для опытных пользователей MS Excel, сталкивающихся с задачей создания системы показателей деятельности компании и представления их в наглядном и удобном для принятия управленческих решений. Данный курс – четвертый в рамках специализации “Практики анализа экономических данных: от простого к сложному”.

  • Срок обучения:  10 часов с обучающим контентом.
  • Форма контента: лекции.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Срок регистрации на поток: без ограничений.
  • Необходимый уровень знаний: для опытных.
  • Проверка домашки: без проверки.
  • Цена: бесплатно.

Программа учёбы

  • Модуль 1. Практики создания аналитических панелей в среде Microsoft Power BI
  • Модуль 2. Кейс: отдел по работе с персоналом
  • Модуль 3. Интеграция BI и интеллектуального анализа
  • Модуль 4. Проект

Все онлайн курсы по анализу данных в таблице

Кто обучаетКурс проекта
1. «Нетология»«Data Science: будущее для каждого»
2. СПбГУ«Введение в науку о данных»
3. Институт биоинформатики«Введение в Data Science‎ и машинное обучение» 
4. Институт биоинформатики«Нейронные сети»
 5. ОмГТУ«Машинное обучение»
6. Институт биоинформатики«Анализ данных в R‎»
7. «СберУниверситет»«Машинное обучение в финансах»
8. Андрей Осипов«Анализ данных в Google Analytics»
9. МФТИ«Теория вероятностей для начинающих»
10. Игорь Клейнер«‎Анализ данных просто и доступно» 
11. СПбГУ«Математические методы в психологии. Основы применения‎» 
12. SF Education«Базовые навыки Excel‎»
13. СПбГУ«Квантовые вычисления»
14. РЭУ им. Г.В. Плеханова«Анализ данных» 
15. СПбГУ«Практики оперативной аналитики в MS Excel‎» 
16. НГУ совместно с «2ГИС»«Исследование статистических взаимосвязей» 
17. Институт биоинформатики«Основы статистики»
18. СПбГУ«Знакомство с R ‎и базовая статистика»
19. ТГУ«Статистика для гуманитариев»
20. НИУ ВШЭ«Эконометрика»
21. МФТИ«Быстрый старт в искусственный интеллект»
22. МФТИ совместно с Mail.ru Group«‎Введение в информационный поиск» 
23. «Яндекс.Практикум»«Основы Python и анализа данных»
24. Computer Science Center«Математическая статистика‎»
25. Артём Прытков«BI-разработчик. Основы работы в Tableau»
26. Mail.ru Group.«Hadoop. Система для обработки больших объёмов данных»
27. МФТИ«Теория игр» 
28. Университет Джонса Хопкинса«A Crash Course in Data Science»
29. Alison«Introduction to Data Science» 
30. Dataquest«Learn Data Science»
31. Гарвардский университет«Data Science» 
32. Мичиганский университет«Introduction to Data Science in Python»
33. Ram Reddy«Learn Data Science With R Part 1 of 10» 
34. Rakesh Gopalakrishnan«Introduction to Data Science using Python» 
35. Нотрдамский университет«Learning to Love Statistics» 
Таблица Бесплатных Онлайн-Курсов Data Science и Аналитике Данных (Big Data)
Евгений Волик

¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru
Evgenev - блог про финансы и обучение Мы хотели бы показывать вам уведомления о последних новостях и обновлениях.
Dismiss
Allow Notifications