Сегодня мир IT открывает перед нами невероятные возможности, и чтобы начать свой путь к успеху, важно выбрать правильное направление. Мы подготовили для вас ТОП бесплатных курсов data science, которые помогут вам не только начать развиваться в этой сфере, но и добиваться реальных результатов.
«Data Science: уроки и вебинары» — Skillbox
В сегодняшнем мире данных играют огромную роль в принятии бизнес-решений, и специалисты по Data Science находятся в высоком спросе․ Если вы хотите начать свою карьеру в этой области или улучшить свои навыки, то курс «Data Science⁚ уроки и вебинары» от Skillbox ― идеальный выбор для вас․
О курсе
Курс «Data Science⁚ уроки и вебинары» разработан для начинающих и опытных специалистов, которые хотят овладеть навыками анализа данных, машинного обучения и визуализации данных․ Курс состоит из 3 уроков, каждый из которых посвящен отдельной теме⁚
- Урок 1⁚ Анализ данных в Data Science⁚ знакомимся с Python
- Урок 2⁚ Анализ данных в Data Science⁚ техники исследования
- Урок 3⁚ Анализ данных в Data Science⁚ подводим итоги
Основные параметры курса
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
Курс «Data Science⁚ уроки и вебинары» включает в себя следующие темы⁚
- Основы языка Python и его применение в Data Science
- Техники исследования данных и практические кейсы
- Статистические методы на Python
- Визуализация данных с помощью библиотек Pandas и Matplotlib
- Машинное обучение и его применение в Data Science
Чему вы научитесь
Пройдя курс «Data Science⁚ уроки и вебинары», вы научитесь⁚
- Анализировать данные с помощью Python и его библиотек
- Проводить статистические исследования и визуализировать данные
- Применять машинное обучение для решения бизнес-задач
- Работать с большими объемами данных и производить их анализ
Зарегистрируйтесь на курс «Data Science⁚ уроки и вебинары» от Skillbox и начните свою карьеру в области Data Science сегодня!
«Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней» — Skillbox
Вы хотите начать карьеру в области Data Science, но не знаете, с чего начать? Тогда курс «Data Science с нуля⁚ пробуем профессии на практике за 5 дней» от Skillbox ideal для вас!
О курсе
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
В течение 5 дней вы пройдете через пять основных модулей,covering the basics of Data Science⁚
- Основы математики для Data Science
- Python для Data Science
- Работа с данными⁚ сбор, очистка и визуализация
- Машинное обучение и прогнозирование
- Практическая работа над проектом
Чему вы научитесь
В результате прохождения курса вы⁚
- Освоите Python и основы математики для Data Science
- Научитесь работать с данными⁚ собираем, очищаем и визуализируем
- Получите навыки машинного обучения и прогнозирования
- Разработаете свой первый проект в области Data Science
- Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science
Не упустите возможность начать свою карьеру в области Data Science с курса «Data Science с нуля⁚ пробуем профессии на практике за 5 дней» от Skillbox!
«Анализ данных в Data Science: техники исследования» — Skillbox
В сегодняшнем мире данных играют ключевую роль в принятии бизнес-решений. Компании и организации используют данные для понимания рынка, поведения клиентов и оптимизации процессов. Поэтому анализу данных уделяется особое внимание в области Data Science.
О курсе
Курс «Анализ данных в Data Science⁚ техники исследования» от Skillbox предназначен для начала своей карьеры в области Data Science. Курс является бесплатным и длится 3 дня. В рамках курса вы познакомитесь с методологиями обучения данных и узнаетекак строить модели линейной регрессии и дерева решений.
Характеристики курса
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
Курс состоит из 2 уроков⁚
- Анализ данных в Data Science⁚ знакомимся с Python. Кто такие Исследователи данных? Основы языка Python. Инструменты работы с данными⁚ библиотеки PandasMatplotlib.
- Анализ данных в Data Science⁚ техники исследования. Техники исследования данных и практические кейсы. Статистические методы на Python.
Чему вы научитесь
В результате прохождения курса вы научитесь⁚
- Применять Python для анализа данных
- Работать с библиотеками Pandas, Matplotlib
- Применять техники для анализа данных
- Найти аномалии в данных
- Восстанавливать недостаaping данные
Курс является отличной возможностью для начала своей карьеры в области Data Science. Не упустите свой шанс и зарегистрируйтесь на курс сегодня!
«Data Science: бесплатные курсы» — Skillbox
В сегодняшнем мире данные играют огромную роль в принятии бизнес-решений и разработке стратегий. Специалисты по Data Science становятся все более востребованными на рынке труда. Если вы хотите начать карьеру в этом направлении‚ но не знаете‚ где начать‚ то бесплатные курсы Data Science от Skillbox ⎻ это идеальный вариант.
Курс «Data Science» от Skillbox⁚
- Язык курса⁚ русский
- Выдача сертификата⁚ после успешного завершения курса
- Сложность⁚ средняя
Курс «Data Science» от Skillbox ⎼ это идеальный способ начать изучение Data Science с нуля. Курс состоит из двух блоков⁚
Программа курса⁚
- Математика‚ Python‚ БД‚ высшая математика‚ менеджмент
- Машинное/глубокое обучение‚ внедрение ML моделей‚ А/В-тестирование‚ статистика
Чему вы научитесь⁚
В ходе курса вы научитесь работать с данными‚ программировать на Python‚ использовать инструменты machine learning‚ а также понимать ландшафт больших данных. Кроме того‚ вы будете знать‚ как строить модели линейной регрессии и дерева решений‚ как работать с инструментами Git‚ R и RStudio.
Курс «Data Science» от Skillbox ⎻ это отличная возможность начать карьеру в Data Science без финансовых затрат. Присоединяйтесь к бесплатному курсу сегодня и начните свой путь к успеху!
«Бесплатные курсы по аналитике и Data Science» — Netology
Вы хотите начать карьеру в области аналитики и Data Scienceно не знаете, где начать? Тогда вам стоит обратить внимание на бесплатные курсы по аналитике и Data Science от Netology!
О курсе
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Для начинающих
Программа курса
Курс состоит из следующих модулей⁚
- Основы статистики и математики для анализа данных
- Инструменты для работы с данными⁚ Excel, SQL, Python и Power BI
- Машинное обучение и его приложения в аналитике
- Как начать карьеру в аналитике и Data Science
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы будете able to⁚
- Понимать основы аналитики и Data Science
- Работать с данными с помощью различных инструментов
- Применять статистику и математику для анализа данных
- Строить карьеру в аналитике и Data Science
Не упустите возможность начать свою карьеру в аналитике и Data Science с бесплатными курсами от Netology! Запишитесь сейчас и начните свое обучение!
«Профессии в аналитике: что выбрать» — Netology
Описание курса
Курс «Профессии в аналитике⁚ что выбрать» от Netology – это бесплатное онлайн-обучение, которое поможет вам выбрать подходящую профессию в аналитике и начать карьеру в этой области. Курсы проходят в формате видеолекций, и вы сможете познакомиться с востребованными профессиями в аналитике, Data Science, искусственном интеллекте и нейросетях.
О курсе
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
Курс состоит из 4 занятий, на которых вы узнаете⁚
- Как работает наука о данных
- Какие инструменты используют специалисты в аналитике
- Чем отличаются профессии в аналитике и Data Science
- О 6 направлениях аналитики, Data Science, искусственном интеллекте и нейросетях
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы сможете⁚
- Выбрать подходящую профессию в аналитике
- Понять, какие инструменты используются в аналитике
- Знакомиться с востребованными профессиями в аналитике и Data Science
Не пропустите возможность начать свою карьеру в аналитике и зарегистрируйтесь на курс сегодня!
«Введение в аналитику данных» — Hexlet
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса⁚
Курс состоит из 10 уроков и 9 тестов. В рамках курса вы изучите⁚
- Основы аналитики данных
- Инструменты и методы анализа данных
- Роль аналитика данных в бизнесе
- Методы работы с данными
- Основы статистики и математики для аналитиков данных
Чему вы научитесь⁚
По окончании курса вы сможете⁚
- Понимать основные понятия и методы анализа данных
- Использовать инструменты и методы анализа данных для принятия решений
- Обрабатывать и анализировать данные для выявления закономерностей и тенденций
- Применять статистику и математику для анализа данных
- Стать аналитиком данных и помочь бизнесу принимать важные решения
«Data Science глазами выпускника Нетологии» — Нетология
В современном мире Data Science является одной из самых востребованных профессий, и Нетология предлагает курс по этому направлению, который поможет вам овладеть необходимыми навыками и стать успешным Data Scientist․
О курсе
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс «Data Science глазами выпускника Нетологии» включает в себя следующие модули⁚
- Основы визуализации данных
- SQL и Big Data
- Python для Data Science
- Машинное обучение и нейронные сети
Чему вы научитесь
По завершении курса вы сможете⁚
- Работать с большими данными и извлекать из них полезную информацию
- Создавать и обучать модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
- Анализировать данные и принимать стратегические решения
- Планировать и развивать проекты в области Data Science
Курс «Data Science глазами выпускника Нетологии» идеально подходит для тех, кто хочет начать карьеру в области Data Science или уже имеет опыт в этом направлении и хочет улучшить свои навыки․
Цена курса составляет 193 000 рублей, но с промокодом вы можете получить скидку в 10%․ Длительность курса ─ 16 месяцев․
Не упустите возможность овладеть перспективной профессией Data Science и зарегистрируйтесь на курс сегодня!
«Основы Python для Data Science» — DataCamp
В этом курсе мы будем изучать основы языка программирования Python‚ необходимые для работы с данными в области Data Science. Python ー это язык программирования общего назначения‚ который становится все более популярным для проведения научных расчетов и анализа данных.
Курс⁚
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да‚ после прохождения курса вы получите сертификат
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса⁚
В этом курсе мы будем изучать следующие темы⁚
- Работа с данными в Python⁚ типы данных‚ переменные‚ операторы
- Установка и использованиеpopular Python-пакетов для работы с данными‚ таких как NumPy и pandas
- Визуализация данных с помощью matplotlib и seaborn
- Базовые статистические методы и их применение в Data Science
Чему вы научитесь⁚
В результате прохождения этого курса вы научитесь⁚
- Писать код на Python для работы с данными
- Использовать популярные Python-пакеты для работы с данными‚ такие как NumPy и pandas
- Визуализировать данные с помощью matplotlib и seaborn
- Применять базовые статистические методы в Data Science
- Разрабатывать свои собственные проекты в области Data Science
Курс «Основы Python для Data Science» от DataCamp ー это отличный способ начать свою карьеру в области Data Science. Не упустите возможность узнать больше о этом курсе и начать свое обучение сегодня!
«Введение в машинное обучение» — Coursera
В этом курсе вы узнаете основы машинного обучения и его применение в решении различных задач. Курс создан Факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ и Школой анализа данных Яндекса и доступен на платформе Coursera.
О курсе⁚
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса⁚
Курс состоит из 7 недель и включает в себя следующие модули⁚
- Знакомство с анализом данных и машинным обучением
- Логические методы классификации
- Метрические методы классификации
- Линейные методы классификации
- Метод опорных векторов и логистическая регрессия
- Регрессия
- Кластеризация
Чему вы научитесь⁚
В этом курсе вы узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностяхнаучитесь оценивать качество моделей и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Кроме того, вы освоите методы оценки моделей и работу с библиотеками на Python для анализа реальных данных.
Курс идеально подходит для тех, кто хочет начать изучать машинное обучение с нуля или уже имеет некоторые знания в этой области и хочет углубить свои навыки.
Зарегистрируйтесь на Coursera и начните изучать машинное обучение сегодня!
«Математика для Data Science» — Khan Academy
В области данных мы стараемся найти смысл в мире, собирая, организуя, анализируя и представляя большие объемы данных. В этом курсе мы будем использовать программирование как инструмент для измерения экологического следа, моделирования инфекционных заболеваний, проектирования уровней игр и многого другого.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс «Математика для Data Science» на платформе Khan Academy предназначен для тех, кто хочет овладеть навыками математического анализа данных. Курс включает в себя следующие темы⁚
- Основы программирования на Python
- Статистический анализ данных
- Линейная алгебра
- Теория вероятностей
- Математическая статистика
Чему вы научитесь
В результате прохождения курса «Математика для Data Science» на платформе Khan Academy вы сможете⁚
- Проводить статистический анализ данных с помощью Python
- Развивать математическое мышление для решения реальных задач Data Science
- Использовать линейную алгебру и теорию вероятностей для анализа данных
- Применять математические методы для решения практических задач
Курс «Математика для Data Science» на платформе Khan Academy ‒ это идеальный способ овладеть навыками математического анализа данных и начать свою карьеру в области Data Science.
«Статистика для Data Science» — Udacity
В этом курсе вы научитесь основам статистики, необходимым для успешной работы в области Data Science. Курс «Статистика для Data Science» от Udacity поможет вам понять, как извлекать информацию из данных, анализировать и интерпретировать результаты;
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из следующих тем⁚
- Описательная статистика
- Вероятность и статистические модели
- Анализ гипотез и confidence intervals
- Линейная регрессия и корреляционный анализ
- Использование Python для статистического анализа
Чему вы научитесь
По окончании курса вы сможете⁚
- Определить и описать типы данных
- Использовать статистические модели для прогнозирования и анализа данных
- Анализировать и интерпретировать результаты статистического анализа
- Использовать Python для выполнения статистических задач
- Применять статистику для решения задач в области Data Science
Курс «Статистика для Data Science» от Udacity ౼ это отличный способ получить основные знания в области статистики и начать свою карьеру в области Data Science.
«Продвинутый Python для Data Science» — Dataquest
Курс «Продвинутый Python для Data Science» от Dataquest ー это идеальный выбор для тех, кто хочет развить свои навыки программирования на Python и начать карьеру в области Data Science.
О курсе
- Язык курса⁚ русский
- Выдача сертификата⁚ yes
- Сложность⁚ intermediate
Программа курса
Курс состоит из 8 шагов, каждый из которых посвящен отдельному аспекту Data Science⁚
- Анализ и визуализация данных
- The Command Line
- Работа с источниками данных
- Вероятность и статистика
- Машинное обучение
- Работа с текстовыми данными
- Визуализация данных
Чему вы научитесь
По завершении курса вы будете قادرны⁚
- Программировать на Python
- Анализировать и визуализировать данные
- Работать с источниками данных
- Применять машинное обучение
- Визуализировать данные
- Использовать популярные библиотеки Python для Data Science, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и другие
Курс «Продвинутый Python для Data Science» от Dataquest ー это отличный способ развить свои навыки и начать карьеру в области Data Science.
«Matplotlib для Data Science» — DataCamp
В этом курсе вы научитесь работать с популярной библиотекой Matplotlib для визуализации данных в Python. Matplotlib — это мощный инструмент для создания различных типов графиков и диаграмм, который широко используется в области data science.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Дапосле прохождения курса вы получите сертификат
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из several chapters, each covering a specific topic in Matplotlib⁚
- Introduction to Matplotlib
- Creating Line Plots
- Customizing Plots
- Working with Multiple Plots
- Advanced Plotting Techniques
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Создавать различные типы графиков и диаграмм с помощью Matplotlib
- Customize plots to make them more visually appealing and informative
- Work with multiple plots and combine them into a single figure
- Use advanced plotting techniques to visualize complex data
- Apply Matplotlib to real-world data science problems
Курс идеально подходит для техкто хочет научиться визуализировать данные с помощью Matplotlib и использовать его для решения задач в области data science.
«Seaborn для Data Science» — DataCamp
В этом курсе мы будем изучать библиотеку Seaborn‚ которая является мощным инструментом для визуализации данных в Python. Seaborn основана на matplotlib и предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс для создания информативных и привлекательных статистических графиков.
О курсе⁚
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса⁚
В этом курсе мы будем изучать следующие темы⁚
- Создание различных типов графиков с помощью Seaborn‚ таких как.scatter plots‚ count plots‚ bar plots и box plots
- Настройка и кастомизация графиков с помощью Seaborn
- Анализ реальных данных с помощью Seaborn
Чему вы научитесь⁚
После прохождения этого курса вы будете уметь⁚
- Использовать Seaborn для создания информативных и привлекательных статистических графиков
- Анализировать данные с помощью Seaborn
- Кастомизировать графики с помощью Seaborn
- Применять Seaborn в реальных задачах по анализу данных
Начните свой путь в мире Data Science с курсом «Seaborn для Data Science» от DataCamp!
«Scikit-learn для Data Science» — DataCamp
В этом курсе мы будем изучать различные аспекты жизненного цикла машинного обучения, такие как обработка данныхобучение моделей и оценка моделей с помощью популярной библиотеки Scikit-learn.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
В рамках этого курса мы будем работать с реальными данными и решать практические задачииспользуя Scikit-learn. Мы будем изучать следующие темы⁚
- Обработка данных с помощью Pandas и NumPy
- Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
- Обучение моделей с помощью Scikit-learn
- Оценка моделей и выбор оптимальной модели
Чему вы научитесь
В результате прохождения этого курса вы научитесь⁚
- Обрабатывать и анализировать данные с помощью Scikit-learn
- Строить и оценивать модели машинного обучения
- Выбирать оптимальную модель для решения задачи
- Работать с реальными данными и решать практические задачи
Курс идеально подходит для тех, кто хочет научиться работе с Scikit-learn и машинным обучением в целом;
«Нейронные сети и глубокое обучение» — Coursera
В этом курсе вы узнаете‚ как строить и использовать нейронные сети для обработки изображений. Это четвертый курс специализации Глубокое обучение.
О курсе
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 4 модулей⁚
- Модуль 1⁚ Основы нейронных сетей (2 часа)
- Модуль 2⁚ Малослойные нейросети (7 часов)
- Модуль 3⁚ Сверточные нейронные сети (6 часов)
- Модуль 4⁚ Прикладное использование глубокого обучения (5 часов)
Чему вы научитесь
В результате прохождения этого курса вы научитесь⁚
- Строить и использовать нейронные сети для обработки изображений
- Использовать сверточные нейронные сети для решений задач компьютерного зрения
- Реализовывать эффективные (векторизованные) нейросети
- Понимать принципы глубокого обучения и его применения в различных областях
Курс является частью специализации Глубокое обучение от DeepLearning.AI на платформе Coursera. Он рекомендуется для тех‚ кто имеет некоторые знания в области машинного обучения и хочет углубить свои навыки в области нейронных сетей и глубокого обучения.
«Обработка естественного языка» — Coursera
«Обработка естественного языка» ⎻ это курс на платформе Coursera, посвященный изучению методов и инструментов для анализа и обработки человеческого языка с помощью компьютеров.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс «Обработка естественного языка» на Coursera состоит из 4 курсовкаждый из которых посвящен отдельной теме⁚
- Математические основы обработки естественного языка
- Методы и инструменты для анализа текста
- Прикладные задачи обработки естественного языка
Чему вы научитесь
По окончании курса «Обработка естественного языка» на Coursera вы будете способны⁚
- Понимать основы обработки естественного языка и ее применения в различных областях
- Использовать математические методы для анализа текста
- Работать с инструментами и библиотеками для обработки естественного языка
- Разрабатывать свои собственные проекты по обработке естественного языка
Курс «Обработка естественного языка» на Coursera идеально подходит для студентов, аспирантов и специалистовжелающих расширить свои знания в области компьютерной лингвистики и машинного обучения.
«Компьютерное зрение» — Coursera
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта‚ которая занимается анализом изображений и видео․ Специалисты ищут новые способы обучить компьютеры правильно видеть и извлекать информацию из увиденного․
Курс «Компьютерное зрение» на Coursera
Курс «Компьютерное зрение» на Coursera ‒ это интерактивное обучение‚ которое поможет вам овладеть навыками компьютерного зрения и его применения в различных областях․
Характеристики курса
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 4 модулей⁚
- Базовые алгоритмы компьютерного зрения
- Глубокое обучение в компьютерном зрении
- Прикладные задачи компьютерного зрения
Чему вы научитесь
В результате прохождения курса вы научитесь⁚
- Строить сверточные нейронные сети для обработки изображений
- Использовать глубокое обучение для решения задач компьютерного зрения
- Обрабатывать и анализировать изображения и видео
- Решать прикладные задачи компьютерного зрения в различных областях
Курс «Компьютерное зрение» на Coursera ‒ это отличная возможность овладеть навыками компьютерного зрения и начать свою карьеру в этой области․
«Рекомендательные системы» — Coursera
В современном мире интернета и электронной коммерции рекомендуется системы играют важную роль в帮助 пользователю найти то, что он ищет. Они анализируют предпочтения пользователей и предсказывают, что может понравиться им в будущем.
О курсе
Курс «Рекомендательные системы» на платформе Coursera предлагает изучить основные подходы к созданию рекомендательных систем. Он состоит из 4 модулей, где вы узнаете⁚
- Основные концепции рекомендательных систем
- Коллаборативную фильтрацию
- Рекомендательные системы с использованием глубокого обучения
- Дополнительные вопросы рекомендательных систем
Описание курса
Курс предназначен для тех, кто хочет узнать, как создавать эффективные рекомендательные системы. Он подходит для разработчиков, инженеров, менеджеров и всех, кто хочет улучшить свои навыки в области машинного обучения и анализа данных.
Что вы научитесь
По окончании курса вы сможете⁚
- Понимать основные концепции рекомендательных систем
- Разрабатывать эффективные алгоритмы коллаборативной фильтрации
- Использовать глубокое обучение для создания рекомендательных систем
- Анализировать и оценивать результаты рекомендательных систем
Информация о курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Присоединяйтесь к курсу «Рекомендательные системы» на платформе Coursera и начните создавать эффективные рекомендательные системы для вашего бизнеса!
«Анализ временных рядов» — DataCamp
В наше время, когда данные играют важнейшую роль в/business и научных исследованиях, анализ временных рядов стал неотъемлемой частью анализа данных. Временные ряды ― это последовательность значений, измеренных в разные точки времени, и их анализ помогает выявить тренды, сезонные колебания и другие закономерности в данных.
О курсе
Курс «Анализ временных рядов» от DataCamp предназначен для тех, кто хочет научиться анализировать и прогнозировать временные ряды с помощью Python. Курс состоит из теоретических материалов, практических заданий и проектов, которые помогут вам овладеть навыками анализа временных рядов.
Информация о курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после прохождения курса вы получите сертификат от DataCamp
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из следующих разделов⁚
- Визуализация временных рядов
- Статистический анализ временных рядов
- Прогнозирование временных рядов с помощью машинного обучения
- Практические задания и проекты
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы научитесь⁚
- Анализировать и визуализировать временные ряды
- Определять тренды и сезонные колебания в данных
- Прогнозировать будущие значения временных рядов с помощью машинного обучения
- Использовать популярные библиотеки Python для анализа временных рядов, такие как Pandas и Statsmodels
Курс «Анализ временных рядов» от DataCamp ⎼ это отличный способ овладеть навыками анализа данных и начать свою карьеру в области науки о данных.
«Big Data: основы» — Coursera
В современном мире данные играют огромную роль в принятии решений и разработке стратегий для бизнеса и других организаций. Курс «Big Data⁚ основы» на платформе Coursera поможет вам понять, как работать с большими данными и извлекать из них ценность.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из шести модулей, каждый из которых посвящен отдельной теме в области Big Data⁚
- Основы хранения и управления данными
- Анализ и обработка больших данных
- Визуализация и представление данных
- Бизнес-приложения Big Data
- Практическая работа с Big Data
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы будете уметь⁚
- Определить и описать основные компоненты Big Data
- Разобраться в отличиях между данными в состоянии покоя и данными в движении
- Использовать 5-ступенчатый процесс анализа для извлечения ценности из больших данных
- Описать технологии данных, такие как Relational Databases, NoSQL Data Stores и Big Data Engines
- Использовать инструменты для анализа и визуализации больших данных
Курс «Big Data⁚ основы» на платформе Coursera ー это отличный способ начать свой путь в мире Big Data и открыть новые возможности для себя и вашей карьеры.
«Apache Spark для Big Data» — Databricks
В сегодняшнем мире_big data играет ключевую роль в принятии бизнес-решений и формировании стратегий компаний. Apache Spark является одним из наиболее популярных инструментов для обработки больших объемов данных. В сочетании с Databricks, Apache Spark может ускорить пакетную обработку данных в 50 раз.
Курс «Apache Spark для Big Data» — Databricks
В этом курсе мы рассмотрим, как использовать Apache Spark для работы с большими данными в Databricks.
Язык курса⁚ Русский
Выдача сертификата⁚ Да
Сложность⁚ Средняя
Программа курса
- Настройка ODBC-драйвера Databricks для работы с Apache Spark
- Обработка больших объемов данных с помощью Apache Spark
- Оптимизация производительности Apache Spark в Databricks
- Практические примеры и задачи на основе реальных случаев
Чему вы научитесь
После прохождения этого курса вы сможете⁚
- Разрабатывать эффективные решения для обработки больших объемов данных с помощью Apache Spark
- Настроить ODBC-драйвер Databricks для работы с Apache Spark
- Оптимизировать производительность Apache Spark в Databricks
- Работать с большими данными в Databricks с помощью Apache Spark
Присоединяйтесь к нашему курсу и начните работать с большими данными с помощью Apache Spark и Databricks!
«SQL для Data Science» — Khan Academy
В этом курсе мы будем изучать основы языка программирования SQL‚ который является фундаментальным инструментом для работы с данными в области Data Science.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да‚ после прохождения курса вы получите сертификат от Khan Academy
- Сложность⁚ Начальный уровень‚ но рекомендуется иметь基本ные знания в области программирования
Программа курса
Курс состоит из следующих модулей⁚
- Базовые запросы SQL
- Совершенные запросы SQL
- Модификация баз данных с помощью SQL
- Практические задания и проекты
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы научитесь⁚
- Пользоваться языком программирования SQL для работы с данными
- Создавать и модифицировать таблицы в базах данных
- Выполнять запросы к базам данных и получать данные
- Обрабатывать и анализировать данные с помощью SQL
- Применять свои навыки в реальных проектах Data Science
Курс «SQL для Data Science» от Khan Academy ⏤ это отличный способ начать или продолжить свое образование в области Data Science.
«NoSQL для Data Science» — MongoDB University
В этом курсе вы узнаете, как использовать NoSQL базы данных для анализа и обработки больших данных в Data Science. Курс предлагает MongoDB University и включает в себя изучение основных понятий NoSQL, различных типов NoSQL баз данных, а также практические навыки работы с MongoDB.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из следующих модулей⁚
- Типы NoSQL баз данных (документо-ориентированные, ширококолонные, графовые)
- Работа с MongoDB (создание, чтение, обновление, удаление данных)
- Анализ данных с помощью MongoDB
- Практические задания и проекты
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы будете знать⁚
- Основные понятия NoSQL и его преимущества перед традиционными базами данных
- Различные типы NoSQL баз данных и их применение в Data Science
- Как работать с MongoDB, включая создание, чтение, обновление и удаление данных
- Как анализировать данные с помощью MongoDB
- Как применять полученные навыки в практических проектах Data Science
Не упустите возможность узнать больше о NoSQL и MongoDB в Data Science. Присоединяйтесь к курсу сегодня!
«Data Engineering: основы» — DataCamp
В этом курсе вы узнаете основы инженерии данных, включая определение инженерии данных, почему importante иметь надежный конвейер данных, отличия между инженерами данных и учеными данных, а также почему популярность инженерии данных растет․
О курсе
Курс «Data Engineering⁚ основы» от DataCamp предлагает вам возможность изучить основы инженерии данных, начиная с определения инженерии данных и заканчивая созданием полного конвейера данных․ В этом курсе вы узнаете о роли инженера данных, отличиях между инженерами данных и учеными данных, а также о популярности инженерии данных․
Список
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
- Инструментарий инженера данных
- База данных и схема базы данных
- Полный конвейер данных
- Место инженерии данных в цикле жизни данных
- Отличия между инженерами данных и учеными данных
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Определению инженерии данных и ее популярности
- Роли инженера данных и отличиям между инженерами данных и учеными данных
- Созданию полного конвейера данных
- Использованию инструментария инженера данных, включая базу данных и схему базы данных
Зарегистрируйтесь на курс «Data Engineering⁚ основы» от DataCamp и начните свой путь к карьере инженера данных!
«Data Warehousing» — Coursera
В сегодняшнем мире, где данные играют ключевую роль в принятии бизнес-решений, умение работать с большими объемами данных сталоispensable для любого профессионала в области аналитики и бизнес-интеллекта. Coursera предлагает курс «Data Warehousing» для тех, кто хочет развить свои навыки в области хранения и анализа данных.
О курсе
- Язык курса⁚ Русский (авто) и 20 других языков
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя, рекомендуется иметь опыт работы с языком программирования
Программа курса
Курс состоит из 3 модулей, каждый из которых рассчитан на 8 часов обучения. В рамках курса вы познакомитесь с основами хранения данных, архитектурой хранилищ данных, многомерным моделированием данных, а также научитесь разрабатывать прогностические модели интеллектуального анализа данных.
Чему вы научитесь
- Оценить бизнес-требования, спроектировать хранилище данных и интегрировать и визуализировать данные с помощью.dashboard и визуальной аналитики
- Объяснить различные архитектуры хранилищ данных и многомерное моделирование данных
- Разрабатывать прогностические модели интеллектуального анализа данных, включая модели классификации и оценки
Кроме того, после прохождения курса вы получите профессиональный сертификат, который можно добавить в свой профиль LinkedIn, резюме или биографию.
«Data Cleaning и Preprocessing» — DataCamp
Очистка данных ⎼ один из важнейших, но часто игнорируемых навыков для специалистов по данным․ Чистые, согласованные данные значительно влияют на точность машинного обучения и других аналитических процессов․
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
В этом курсе вы узнаете, как очистить и подготовить данные для машинного обучения․ Вы будете изучать основы предобработки данных, включая exploration типов данных и работу с пропущенными значениями․
Чему вы научитесь
В результате прохождения курса вы научитесь⁚
- Очищать и преобразовывать данные для машинного обучения
- Обрабатывать пропущенные значения и аномалии в данных
- Понимать важность предобработки данных для машинного обучения
- Использовать библиотеки Python для очистки и предобработки данных
Курс предназначен для специалистов по данным, которые хотят улучшить свои навыки в области очистки и предобработки данных․
«Feature Engineering» — DataCamp
В этом курсе вы узнаете, как создавать новые функции на основе существующих функций, добавляя информацию в набор данных, чтобы улучшить прогнозирование или кластеризацию задач или получить insight в отношения между функциями;
Обзор курса
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, по завершении курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из нескольких уроков, каждый из которых посвящен конкретному аспекту feature engineering. Вы будете изучать, как⁚
- Создавать новые функции с помощью domain knowledge и статистических методов
- Использовать tried and tested methods для конструкции функций
- Инкорпорировать domain knowledge в конструкции новых функций
- Обрабатывать и преобразовывать данные для эффективной работы алгоритмов машинного обучения
Чему вы научитесь
По завершении курса вы будете знать, как⁚
- Создавать новые функции, которые улучшают прогнозирование или кластеризацию задач
- Использовать domain knowledge для конструкции новых функций
- Обрабатывать и преобразовывать данные для эффективной работы алгоритмов машинного обучения
- Развивать свои навыки в области машинного обучения и анализа данных
Курс идеально подходит для тех, кто хочет улучшить свои навыки в области машинного обучения и анализа данных, а также для тех, кто хочет узнать, как создавать новые функции для улучшения прогнозирования или кластеризации задач.
«Гиперпараметры и оптимизация моделей» — DataCamp
В этом курсе мы будем探овать мир гиперпараметров и оптимизации моделей машинного обучения. Вы узнаете, как настроить свои модели для достижения лучших результатов и как использовать различные методы оптимизации для улучшения производительности.
Курс
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
В этом курсе мы будемcovering следующие темы⁚
- Типы гиперпараметров и их влияние на модели
- Методы оптимизации гиперпараметров⁚ Grid SearchRandom Search, Bayesian Optimization
- Оптимизация производительности моделей с помощью Hyperopt и Optuna
- Практические примеры оптимизации моделей с помощью Scikit-learn и TensorFlow
Чему вы научитесь
После прохождения этого курса вы будете знать⁚
- Как настроить гиперпараметры моделей для достижения лучших результатов
- Как использовать различные методы оптимизации для улучшения производительности моделей
- Как применять Hyperopt и Optuna для автоматизированной оптимизации гиперпараметров
- Как использовать Scikit-learn и TensorFlow для оптимизации моделей
Присоединяйтесь к нам в этом курсе и начните оптимизировать свои модели сегодня!
«Интерпретация моделей машинного обучения» — Kaggle
В области машинного обучения одной из ключевых задач является интерпретация моделей, которая позволяет понять, как модель arrive at its predictions. Интерпретация моделей машинного обучения – это процесс анализа и объяснения результатов модели, чтобы понять, какие факторы влияют на ее предсказания.
Курс
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс «Интерпретация моделей машинного обучения» на платформе Kaggle предназначен для那些, кто хочет научиться интерпретировать модели машинного обучения и улучшить свои навыки в области Data Science. Курс состоит из следующих модулей⁚
- Основы интерпретации моделей машинного обучения
- Алгоритмы интерпретации моделей
- Практические задачи на интерпретацию моделей
- Сравнение метрик нескольких моделей машинного обучения
- Гиперпараметрическая настройка лучшей модели
Чему вы научитесь
Пройдя курс «Интерпретация моделей машинного обучения» на платформе Kaggle, вы сможете⁚
- Понимать принципы интерпретации моделей машинного обучения
- Использовать различные алгоритмы интерпретации моделей
- Решать практические задачи на интерпретацию моделей
- Сравнивать метрики нескольких моделей машинного обучения
- Настроить гиперпараметры лучшей модели
Курс «Интерпретация моделей машинного обучения» на платформе Kaggle – это отличная возможность для тех, кто хочет улучшить свои навыки в области машинного обучения и Data Science.
«Data Storytelling и визуализация» — Tableau
В современном мире данные играют ключевую роль в принятии эффективных бизнес-решений․ Однако, чтобы данные были действительно полезными, их нужно представить в понятном и наглядном виде․ Это где входит в игру Data Storytelling и визуализация с помощью Tableau․
О курсе
Курс «Data Storytelling и визуализация» предлагает участникам возможность изучить основы работы с данными в Tableau, одного из ведущих инструментов визуализации данных․ Участники курса научатся рассказывать истории с помощью данных, создавать эффективные визуализации и презентации, которые помогут принимать обоснованные бизнес-решения․
Основные параметры курса
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из следующих модулей⁚
- Основы работы с данными в Tableau
- Визуализация данных с помощью различных типов графиков и диаграмм
- Создание эффективных презентаций и отчетов
- Data Storytelling⁚ как рассказывать истории с помощью данных
- Практические упражнения и проекты
Чему вы научитесь
По завершении курса вы сможете⁚
- Работать с данными в Tableau
- Создавать эффективные визуализации данных
- Рассказывать истории с помощью данных
- Создавать презентации и отчеты, которые помогут принимать обоснованные бизнес-решения
- Использовать данные для принятия эффективных бизнес-решений
«Создание дашбордов» — DataCamp
В современном бизнесе дашборды играют важную роль в анализе и визуализации данных. Они помогают принимать информированные решения, отслеживать прогресс и оптимизировать процессы. В этом курсе мы изучим, как создавать эффективные дашборды с помощью DataCamp.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после прохождения курса
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
Курс состоит из 4 часов видеоуроков и 47 упражнений. В нем мы будем изучать следующие темы⁚
- Основы создания дашбордов
- Определение ключевых измерений для бизнес-dashboards
- Связывание дашбордов с заинтересованными лицами
- Визуализация данных с помощью различных типов графиков и диаграмм
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы будете способны⁚
- Создавать эффективные дашборды для бизнеса
- Определять ключевые измерения для бизнес-dashboards
- Визуализировать данные с помощью различных типов графиков и диаграмм
- Связывать дашборды с заинтересованными лицами
Присоединяйтесь к более чем 5 000 компаний и 80 из Fortune 1000, которые используют DataCamp для повышения навыков своих команд. Узнайте, как создавать дашборды с помощью DataCamp!
«Data Science в бизнесе» — Coursera
В сегодняшнем мире Data Science играет ключевую роль в принятии данных-ориентированных решений и прогнозах. Курс «Data Science в бизнесе» на платформе Coursera поможет вам овладеть навыками, необходимыми для успешного применения Data Science в коммерческой среде.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 9 онлайн-курсов, которые покрывают все аспекты Data Science, включая статистику, машинное обучение, визуализацию данных, анализ данных и предсказательную модель.
Чему вы научитесь
Вы будете научены⁚
- Применять статистику, машинное обучение и визуализацию данных для принятия данных-ориентированных решений
- Анализировать большие данные и извлекать из них ценную информацию
- Разрабатывать и внедрять эффективные модели предсказания
- Работать с популярными инструментами и библиотеками Data Science, такими как Python, R и SQL
Курс «Data Science в бизнесе» на Coursera ⏤ это отличный способ овладеть навыками Data Science и начать карьеру в этом направлении.
«Data Science для здравоохранения» — Coursera
В современном мире здравоохранения данные играют критически важную роль в принятии решений, разработке политик и улучшении результатов лечения. Курс «Data Science для здравоохранения» на платформе Coursera предлагает студентам возможность изучить основы науки о данных и их применение в здравоохранении.
О курсе
Курс «Data Science для здравоохранения» является частью специализации «Цифровые медиа в сфере здравоохранения» и предназначен для студентов, интересующихся наукой о данных и ее применением в здравоохранении.
Листинг курса
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 3 модулей, каждый из которых посвящен отдельной теме⁚
- Organization and Visualization of Health Data
- Statistical Analysis of Health Data
- Data Science for Health Research
Чему вы научитесь
По завершении курса вы сможете⁚
- Организовать и визуализировать данные о здоровье
- Проводить статистический анализ данных о здоровье
- Применять науку о данных для исследования в области здравоохранения
Курс «Data Science для здравоохранения» ― это отличная возможность для студентов, желающих развивать свои навыки в области науки о данных и ее применения в здравоохранении.
«Data Science для финансов» — Coursera
В современном мире финансы играют ключевую роль в принятии решений и управлении бизнесом. Для этого необходимы специалисты, способные анализировать и интерпретировать большие объемы данных. Курс «Data Science для финансов» на Coursera предлагаетExactly那种 возможность.
О курсе
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
Курс состоит из 9 онлайн-уроков, которые покрывают следующие темы⁚
- Обзор Data Science и ее применения в финансах
- Получение, очистка и анализ данных
- Визуализация данных и создание интерактивных продуктов
- Статистическая инференция и машинное обучение
- Разработка моделей и прогнозирование
Чему вы научитесь
По окончании курса вы сможете⁚
- Объяснить значение Data Science в финансах и ее реальные применения
- Применять Python для манипуляции и анализа различных источников данных
- Создавать информативные визуализации данных и извлекать выводы из распределений данных и связей между признаками
- Разрабатывать полноценный workflow для подготовки данных для машинного обучения
Курс «Data Science для финансов» на Coursera ‒ это отличная возможность получить новые навыки и знания в области финансового анализа и Data Science.
«Data Science этика и ответственность» — Coursera
В наше время, когда данные играют все более важную роль в нашем обществе, становится ясно, что этические вопросы в области данных и науки о данных (Data Science) приобретают все большую важность. Coursera предлагает курс «Data Science этика и ответственность», который поможет вам понять, какие этические соображения необходимо учитывать при работе с данными.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 5 модулей, каждый из которых посвящен отдельной теме в области этики и ответственности в Data Science.
Модуль 2⁚ Этические соображения при работе с данными
Модуль 3⁚ Ответственность при использовании искусственного интеллекта в бизнес-анализе
Модуль 4⁚ Этика научного исследования и цитирования
Модуль 5⁚ Прикладные аспекты этики Data Science
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Анализировать этические соображения при работе с данными
- Понимать ответственность при использовании искусственного интеллекта в бизнес-анализе
- Применять принципы научного исследования и цитирования в своей работе
- Разрабатывать этические решения в области Data Science
- Оценивать риски и последствия своих действий в области Data Science
Курс «Data Science этика и ответственность» на Coursera ー это отличная возможность для специалистов в области данных и науки о данных (Data Science) понять, какие этические соображения необходимо учитывать при работе с данными.
«Введение в искусственный интеллект» — EdX
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да‚ после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
Курс состоит из следующих модулей⁚
- Основы теории алгоритмов
- Классические алгоритмы машинного обучения
- Глубокое обучение и нейронные сети
- Прикладные задачи искусственного интеллекта
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы будете иметь представление о⁚
- Основах науки о данных и искусственного интеллекта
- Классических алгоритмах машинного обучения
- Глубоком обучении и нейронных сетях
- Прикладных задачах искусственного интеллекта
- Возможностях применения искусственного интеллекта в различных областях
«Математическая логика для ИИ» — Stanford Online
Курс «Математическая логика для ИИ» от Stanford Online предназначен для тех, кто хочет овладеть навыками применения математической логики для решения прикладных задач в области искусственного интеллекта․
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 3 модулей⁚
- Основы математической логики⁚ пропозиции, операторы, квантификаторы и правила вывода
- Применение математической логики в искусственном интеллекте⁚ решение задач, моделирование и анализ данных
Чему вы научитесь
По окончании курса вы сможете⁚
- Использовать математическую логику для решения прикладных задач в области ИИ
- Моделировать и анализировать данные с помощью математических инструментов
- Разработать алгоритмы и системы, основанные на математической логике
Курс «Математическая логика для ИИ» от Stanford Online ‒ это отличная возможность овладеть навыками, необходимыми для успешной карьеры в области искусственного интеллекта․
«Теория вероятностей для ИИ» — MIT OpenCourseWare
В этом курсе мы погрузимся в мир теории вероятностей и ее влияния на развитие карьеры в области искусственного интеллекта (ИИ). Теория вероятностей ー это фундаментальный инструмент для понимания и анализа случайных событий, который играет ключевую роль в многих областях, включая машинное обучение, компьютерное зрение и робототехнику.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из следующих разделов⁚
- Основные понятия теории вероятностей⁚ события, احتمности, случайные величины
- Теорема Байеса и ее приложения в ИИ
- Методы оценки параметров и моделирование данных
- Приложения теории вероятностей в машинном обучении и компьютерном зрении
Чему вы научитесь
После прохождения этого курса вы будете способны⁚
- Понимать основные понятия теории вероятностей и ее приложения в ИИ
- Применять теорему Байеса для решения задач в ИИ
- Оценивать параметры и моделировать данные с помощью методов теории вероятностей
- Разрабатывать и анализировать модели машинного обучения и компьютерного зрения с использованием теории вероятностей
Курс предназначен для студентов и специалистов в области ИИ, которые хотят углубить свои знания в теории вероятностей и ее приложениях в ИИ.
«Статистика для ИИ» — MIT OpenCourseWare
В рамках инициативы Массачусетского технологического института (MIT) по публикации всех учебных материалов в свободном доступе, мы предлагаем вам курс «341. Статистика для ИИ» из коллекции MIT OpenCourseWare.
Курс
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Нет
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс «341. Статистика для ИИ» предназначен для студентов٫ интересующихся статистикой и искусственным интеллектом. В рамках курса будут рассмотрены следующие темы⁚
- Основные концепции статистики⁚ нормальное распределение, теоремы предела, байесовские методы
- Гипотезы и тестирование статистических гипотез
- Конфиденционные интервалы и линейная регрессия
- Применение статистических методов в искусственном интеллекте
Чему вы научитесь
По окончании курса «341. Статистика для ИИ» вы сможете⁚
- Понимать основные статистические концепции и их применение в искусственном интеллекте
- Рассчитывать статистические параметры и интерпретировать результаты
- Применять статистические методы для решения задач в области искусственного интеллекта
Вам не нужно быть студентом MIT, чтобы пройти этот курс. MIT OpenCourseWare предлагает доступ к всем учебным материалам в свободном доступе, чтобы вы могли учиться в любое время и в любом месте.
«Алгоритмы для ИИ» — Udacity
В рамках программы по искусственному интеллекту (ИИ) от Udacity‚ вы можете пройти курс «Алгоритмы для ИИ»‚ который поможет вам развить навыки в области разработки алгоритмов для решения сложных задач в ИИ․
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да‚ после успешного завершения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс «Алгоритмы для ИИ» от Udacity состоит из нескольких модулей‚ каждый из которых посвящен отдельной теме в области алгоритмов для ИИ․ В ходе курса вы будете изучать классические алгоритмы оптимизации и поиска‚ символическую логику‚ а также другие важные концепции в области ИИ․
Чему вы научитесь
После прохождения курса «Алгоритмы для ИИ» от Udacity‚ вы сможете⁚
- Разрабатывать алгоритмы для решения сложных задач в ИИ
- Использовать символическую логику для представления и манипулирования знаниями
- Применять классические алгоритмы оптимизации и поиска для решения задач в ИИ
- Развивать навыки в области машинного обучения и компьютерного зрения
Курс «Алгоритмы для ИИ» от Udacity идеально подходит для тех‚ кто хочет развить свои навыки в области ИИ и начать карьеру в этой области․
«Экспертные системы» — Stanford Online
Курс «Машинное обучение для инженерной механики» (ME 343) предлагает Stanford Online в рамках своей программы по машинному обучению; Курс посвящен изучению основных понятий и методов машинного обучения‚ включая наблюдаемое‚ полу-наблюдаемое и не-наблюдаемое обучение‚ обучение с подкреплением‚ глубокие нейронные сети‚ генеративные противостоящие сети‚ гауссовы процессы‚ линейные и ядерные машины поддержки векторов‚ случайные леса‚ и их приложения к проблемам инженерной механики‚ включая автономное вождение‚ вычислительную механику и моделирование физических систем.Список⁚
- Язык курса⁚ английский
- Выдача сертификата⁚ после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ средняя
Программа курса⁚
Курс включает в себя изучение следующих тем⁚
- Основы машинного обучения
- Наблюдаемое‚ полу-наблюдаемое и не-наблюдаемое обучение
- Обучение с подкреплением
- Глубокие нейронные сети
- Генеративные противостоящие сети
- Гауссовы процессы
- Линейные и ядерные машины поддержки векторов
- Случайные леса
- Приложения к проблемам инженерной механики
Чему вы научитесь⁚
По окончании курса вы будете способны⁚
- Понимать основы машинного обучения
- Применять машинное обучение для решения задач инженерной механики
- Разработать свои собственные алгоритмы машинного обучения
- Анализировать и интерпретировать результаты машинного обучения
Запишитесь на курс «Машинное обучение для инженерной механики» от Stanford Online и начните свой путь к освоению машинного обучения!
«Робототехника» — Udacity
В этом обзоре мы рассмотрим подробно программу «Робототехника» от Udacity, которая предлагает получение степени Robotics Software Engineer Nanodegree. Мы проанализируем каждый аспект программы, включая курсы, экспертов, стоимость и дополнительную информацию, чтобы помочь вам понять, подходит ли вам эта программа.
Общая информация
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного окончания программы
- Сложность⁚ Средняя-высокая
Программа курса
Программа «Робототехника» от Udacity предлагает получение степени Robotics Software Engineer Nanodegree. Она включает в себя несколько курсов, которые охватывают основы проектирования и физики, используя примеры роботов, созданных своими руками.
Курсы программы⁚
- Introduction to Robotics
- Robotics Software Engineer Nanodegree
- Intro to Parallel Programming (CS344)
Чему вы научитесь
В рамках программы «Робототехника» от Udacity вы научитесь⁚
- Основам проектирования и физики, используя примеры роботов, созданных своими руками
- Разработке программного обеспечения для роботов, используя ROS nodes, environmental mapping и automated path planning
- Параллельному программированию с использованием GPU и CUDA
- Работе с DC моторами и энкодерами, а также с контролем моторов
Программа «Робототехника» от Udacity идеально подходит для тех, кто хочет получитьadvanced robotics engineer training и овладеть навыками разработки программного обеспечения для роботов.
«Обработка и анализ изображений» — OpenCV
В современном мире цифровые изображения используются повсеместно, но при их обработке возникает проблема устранения шумов․ В этом курсе мы рассмотрим решение задачи устранения шумов с помощью OpenCV․
Курс⁚
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса⁚
Курс состоит из 8 модулей, каждый из которых посвящен отдельному аспекту обработки и анализа изображений с помощью OpenCV⁚
- Обработка изображений⁚ фильтрация, трансформация, уменьшение шума
- Анализ изображений⁚ детекция объектов, выделение контуров
- Машинное зрение⁚ распознавание лиц, текста, объектов
- Применение OpenCV в реальных проектах⁚ компьютерное зрение в робототехнике, сельском хозяйстве, медицине
- Работа с видеопотоком⁚ захват, обработка, анализ
- Создание 3D-моделей на основе 2D-изображений
- Применение OpenCV в задачах компьютерного зрения⁚ слежение, трекинг, recognition
Чему вы научитесь⁚
По окончании курса вы будете способны⁚
- Обрабатывать и анализировать изображения с помощью OpenCV
- Устранять шумы и улучшать качество изображений
- Детектировать объекты и выделять контуры
- Распознавать лица, текст, объекты с помощью машинного зрения
- Применять OpenCV в реальных проектах
- Создавать 3D-модели на основе 2D-изображений
- Решать задачи компьютерного зрения с помощью OpenCV
Курс идеально подходит для программистов, инженеров, исследователей и любителей, желающих овладеть навыками обработки и анализа изображений с помощью OpenCV․
«Чат-боты и виртуальные ассистенты» — Dialogflow
Описание курса
В сегодняшнем мире технологий искусственного интеллекта, чат-боты и виртуальные ассистенты становятся все более популярными инструментами для автоматизации задач и улучшения клиентского сервиса. В этом курсе мы будем изучать основы создания чат-ботов и виртуальных ассистентов с помощью платформы Dialogflow от Google.
Язык курса⁚ Русский
Выдача сертификата⁚ Да
Сложность⁚ Средняя
Программа курса
- Основы создания чат-ботов с помощью Dialogflow
- Разработка виртуальных ассистентов для различных платформ
- Интеграция чат-ботов с различными каналами (веб-сайты, мобильные приложения, Slack и Facebook Messenger)
- Улучшение клиентского сервиса с помощью чат-ботов и виртуальных ассистентов
- Применение чат-ботов в различных областях (банки, медицина, логистика и т.д.)
Чему вы научитесь
- Создавать чат-боты и виртуальные ассистенты с помощью Dialogflow
- Разрабатывать виртуальных ассистентов для различных платформ
- Интегрировать чат-боты с различными каналами
- Улучшать клиентский сервис с помощью чат-ботов и виртуальных ассистентов
- Применять чат-боты в различных областях
В этом курсе мы будем изучать основы создания чат-ботов и виртуальных ассистентов с помощью платформы Dialogflow от Google. Вы научитесь создавать чат-боты и виртуальные ассистенты для различных платформ, интегрировать их с различными каналами и улучшать клиентский сервис.
«Data Science проекты» — Kaggle
В сегодняшнем мире технологий, роль данных и науки о данных стала ключевой для каждого бизнеса, чтобы найти данные, основанные на решении. Kaggle, платформа, которая объединяет ученых данных и инженеров машинного обучения, становится центральной платформой для улучшения навыков науки о данных и машинного обучения.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 10 модулей٫ более 200 практических заданий на отработку материала٫ интервью с Kaggle Grand Masters٫ сильное комьюнити с заряженными энтузиастами науки о данных и машинного обучения.
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Разрабатывать проекты науки о данных, используя данные для решения реальных мировых проблем и найти новые решения.
- Помочь вам начать получать индустриальные знания, building data science projects и стартовать свою карьеру в науке о данных.
- Участвовать в соревнованиях для решения задач в области науки о данных.
- Анализировать данные, чтобы найти новые знания и открытия.
- Разрабатывать модели машинного обучения, чтобы предсказать будущие результаты.
В этом курсе вы будете работать над рядом проектов, включая⁚
- Анализ мнений в социальных сетях
- Рекомендательная система музыки
- Обнаружение мошенничества с кредитными картами
- Предсказание цен акций
- Рекомендательная система фильмов
Курс идеально подходит для начинающих, кто хочет добавить работу к своему резюме, особенно если вы студент последнего года.
«Введение в Data Science: Основы анализа данных» — Coursera
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса⁚
Курс состоит из 3 недель обучения, в ходе которых вы будете изучать основные теоретические понятия анализа данных и машинного обучения. Вы будете работать с популярными инструментами, такими как Pandas и Scikit-learn, и узнаете, как применять их на практике.
Чему вы научитесь⁚
В результате прохождения курса вы получите фундаментальные знания в области анализа данных и машинного обучения, а также научитесь⁚
- Различать разные типы получения данных;
- Описывать базовый цикл анализа данных;
- Анализировать наборы данных, чтобы определить, подходят ли они для проекта;
- Использовать статистические выводы для составления прогнозов;
«Машинное обучение для начинающих» — Stepik
Курс «Машинное обучение для начинающих» на платформе Stepik ⎻ это идеальный способ начать свой путь в мире Data Science и машинного обучения.
О курсе
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Для начинающих
Программа курса
Курсครอบляет следующие темы⁚
- Общие методы извлечения и очистки данных
- Предварительный анализ и проверка гипотез
- Методы и алгоритмы машинного обучения (классификация, деревья решенийкластеризация)
- Библиотеки Pandas и Scikit-learn для анализа данных и машинного обучения
- Практические задачи и проекты
Чему вы научитесь
Пройдя этот курсвы⁚
- Узнаете о важности качества данных и как работать с ними
- Научитесь применять и тестировать алгоритмы машинного обучения для решения задач
- Получите практический опыт работы с библиотеками Pandas и Scikit-learn
- Узнаете о основных концепциях машинного обучения и Data Science
Курс «Машинное обучение для начинающих» на Stepik — это идеальный способ начать свой путь в мире Data Science и машинного обучения. Не пропустите эту возможность!
«Python для Data Science: от основ до продвинутого уровня» — Udemy
В сегодняшнем мире больших данных и машинного обучения язык программирования Python является языком выбора для большинства специалистов в области Data Science. Этот курс предназначен для тех, кто хочет овладеть навыками Python для анализа данных и машинного обучения.
Список курса⁚
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ От начинающих до продвинутых
Программа курса⁚
Курс состоит из 3 часов видеоуроков, которые покроют все основные аспекты языка Python и его применения в Data Science. В первой части курса вы будете знакомиться с основами языка Python, включая типы данных, операторы, функции и объектно-ориентированное программирование.
Во второй части курса вы будете изучать библиотеки Python, которые используются в Data Science, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и scikit-learn. Вы будете aprender как работать с данными, создавать графики и выполнять статистические расчёты.
В третьей части курса вы будете изучать продвинутые темы, такие как декораторы, timestamp и работа с большими данными. Вы будете овладевать навыками Python, чтобы перейти в конкретные отрасли ― machine learning и Data Science.
Чему вы научитесь⁚
- Основам языка Python
- Библиотекам Python для Data Science, таким как NumPy, Pandas, Matplotlib и scikit-learn
- Работе с данными и созданию графиков
- Статистическим расчётам и работе с большими данными
- Продвинутым темам, таким как декораторы и timestamp
По окончании курса вы получите сертификат и будете готовы к работе в области Data Science и машинного обучения.
