Онлайн-курсы по науке о данных, анализу данных или аналитике данных охватывают потребность, возникшую в связи с цифровым преобразованием компаний, преобразованием, которое были вынуждены реализовать организации из всех секторов бизнеса всех видов. Услуги, промышленность, банковское дело, все.
Но наука о данных нужна не только крупным корпорациям, транснациональным корпорациям в сфере услуг или технологическим гигантам. Анализ данных — это потребность, которую должна удовлетворять каждая компания, независимо от ее размера. В этой статье вы найдете самые выдающиеся курсы по этой теме, доступные на самых важных платформах электронного обучения в мире. Курсы разного уровня углубления и времени посвящения. Это будет вопрос личного интереса или предварительных знаний, чтобы решить, какой из них соответствует тому, что вы ищете. Тем не менее, эти виртуальные курсы по науке о данных, которые мы здесь представляем, соответствуют академической ценности, и у вас есть возможность получить сертификат, который может стать шлюзом для привлечения внимания к вашему резюме.
Что такое наука о данных
Согласно Википедии, наука о данных — это междисциплинарная область, которая включает в себя научные методы, процессы и системы для извлечения знаний или лучшего понимания данных в их различных формах, будь то структурированных или неструктурированных, что является продолжением некоторых областей анализа данных, таких как статистика. , интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и прогнозная аналитика.
Наука о данных также определяется как «концепция объединения статистики, анализа данных, машинного обучения и связанных с ними методов для понимания и анализа реальных явлений», в которой используются методы и теории, взятые из многих областей в контексте математики, статистики, информатика и информатика.Максимизируйте свое обучение: годовой курс Coursera Plus со скидкой 100 долларов США, только в течение ограниченного времени. Нажмите и начните сейчас!
По Глэсдор, специалист по данным, как называют профессионалов или экспертов в этой области, на рынке США имеет средний годовой доход (зарплату) в размере 117.279 18.000 долларов США, исходя из информации от более чем 67.900 XNUMX специалистов. По данным Burning Glass, средняя начальная зарплата может достигать XNUMX XNUMX долларов.
Одна из причин, почему профессионалы в этой области так хорошо оплачиваются, заключается в том, что их функции выходят за рамки одной области компании (например, маркетинг, продажи) и в конечном итоге становятся важным элементом организации в целом, поскольку Его работа заключается в том, чтобы уметь интерпретировать то, что происходит не только вне компании, с клиентами, рынком и т. д. но во всех внутренних отделах, собирая информацию, которую можно получить от каждого из них, анализируя ее, объединяя и связывая ее нетрадиционными способами, чтобы найти нетрадиционную информацию, которая может создать коммерческие возможности, новые продукты а также инновации и в целом улучшения, которые поддерживают актуальность и конкурентоспособность компании.
Это может вас заинтересовать:
Какие онлайн-курсы Data Science изучать?
Специалисты по данным используют свои аналитические, статистические навыки и навыки программирования для сбора, анализа и интерпретации больших наборов данных. Затем они используют эту информацию для разработки основанных на данных решений сложных бизнес-задач. Специалисты по данным обычно имеют степень бакалавра в области статистики, математики, компьютерных наук или экономики. Специалисты по данным обладают широким спектром технических навыков, включая: статистику и машинное обучение, языки программирования, такие как Python, базы данных, такие как SQL, технологии машинного обучения и отчетности, алгоритмы.
Курсы, посвященные этим темам, будут необходимы специалистам по данным.
Найдите в этой статье информацию о Онлайн-курсы по науке о данных или аналитике данных по Python, анализу данных, базам данных, SQL, статистике, визуализации данных, Hadoop SPARK, алгоритмам и другим.
Виртуальные курсы, МООК и другие виды продвинутого виртуального обучения, такие как профессиональные сертификаты, специализированные программы, Expertrack, Microcredentials, среди других форматов обучения, разработанных основными платформами электронного обучения в мире.
На всемирно известных платформах, таких как Coursera, edX, Future Learn, Udemy, Linkedin Learning, CFI и других, найдите в этом посте курсы, высоко оцененные тысячами предыдущих подходящий курс для ваших целей.
Где пройти онлайн-курс Data Science?
Онлайн-курсы по онлайн-науке о данных в настоящее время можно пройти во многих местах. Возможно, некоторые из платформ, доступных в Интернете, предлагают качественные исследования. Тем не менее, в AulaPro мы выбрали платформы, которые мы считаем наиболее подходящими во всем мире для онлайн-обучения.
Откройте для себя тысячи курсов с Coursera Plus. Годовая подписка сейчас и на короткое время всего за 299 долларов США! Нажмите и узнайте, как.
В этом смысле исследования в этом списке разрабатываются престижными университетами, занимающими первые места в международных рейтингах, технологическими компаниями с признанным мировым влиянием, международными экспертами с доказанной эффективностью в качестве инструкторов, предлагаемых общественности через платформы с самые передовые технологические разработки, с точки зрения опыта обучения, или специализированные платформы по конкретному предмету.
Курсы имеют разный уровень глубины. От коротких курсов, посвященных конкретной теме, со временем посвящения, которое не будет превышать 6 недель, до надежных учебных программ, которые в течение периода от 6 до 10 месяцев могут оставить студента с глубокими знаниями и даже с возможностью дать поворот точка в его профессиональной карьере.
В этой статье вы найдете исследования по науке о данных или анализу данных:
- Coursera
- EDX
- FutureLearn
- Udemy
- LinkedIn обучения
- CFI
- Edureka
ЛУЧШИЕ ОНЛАЙН-КУРСЫ ПО НАУКЕ ДАННЫХ
КУРСЫ В ЭТОМ СПИСОКЕ
Это может вас заинтересовать:
ВЫБОР
Категория: Анализ данных -- Разработчик: Google
Подготовьтесь к новой карьере в быстрорастущей области анализа данных — опыт или степень не требуются. Получите профессиональное обучение, разработанное Google и иметь возможность связаться с лучшими работодателями. В США открыто 337,400 67,900 вакансий в сфере аналитики данных со средней зарплатой начального уровня в размере XNUMX XNUMX долларов.
Аналитика данных — это сбор, преобразование и организация данных для получения выводов, прогнозирования и принятия обоснованных решений.
Пройдя более 8 курсов, вы получите востребованные навыки, которые подготовят вас к работе начального уровня. Вы узнаете от сотрудников Google, чьи знания в области анализа данных послужили стартовой площадкой для их собственной карьеры. Имея менее 10 часов в неделю, вы можете получить сертификат менее чем за 6 месяцев.
Вы подготовитесь к работе, включающей помощника или младшего аналитика данных, администратора базы данных и т. д. После получения сертификата вы можете подать заявку напрямую в Google и более чем в 130 работодателей США, включая Walmart, Best Buy, Astreya.
82 % выпускников Google Career Certificate сообщают о положительных результатах своей карьеры, например о новой работе., продвижение по службе или прибавка в течение 6 месяцев.
ВЫБОР
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработчик: IBM
Este Сертификат IBM Data Science Professional, имеет сильный акцент на прикладном обучении. За исключением первого курса, все остальные курсы включают серию практических занятий в IBM Cloud, которые дадут вам практические навыки, применимые к реальной работе, в том числе: Инструменты: библиотеки Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio и Watson Studio. : Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy и т. д. Проекты: Генератор случайных альбомов, Прогноз цен на жилье, Лучшая модель классификатора, Битва соседей.
Проект прикладного обучения
В этом профессиональном сертификате особое внимание уделяется прикладному обучению. За исключением первого курса, все остальные курсы включают серию практических занятий в IBM Cloud, которые дадут вам практические навыки, применимые к реальной работе, в том числе:
Инструменты: Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio и Watson Studio.
Библиотеки: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy и др.
Проекты: Генератор случайных альбомов, Прогноз цен на жилье, Лучшая модель классификатора, Битва соседей.
Помимо получения профессионального сертификата Coursera, вы также получите сертификат iЦифровой значок IBM который признает вашу компетентность в науке о данных.
Этот онлайн-курс по науке о данных представляет собой углубленное исследование, состоящее из 10 курсов, в котором принимают участие более 10 инструкторов, некоторые из которых имеют докторскую степень, а в целом специалисты по данным с большим опытом работы в этой области.
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработчик: SAS
Благодаря профессиональному сертификату SAS Visual Business Analytics вы получаете доступ к практическим проектам, которые интегрированы в курсовую работу по каждому курсу. Примеры проектов включают методологию визуальной аналитики, разработку отчетов с помощью SAS Visual Analytics Review, реструктуризацию данных для просмотра прогнозов и использование параметров для создания расширенных отчетов о проверке.
С помощью этой программы SAS Visual Business Analytics вы научитесь получать доступ к данным и управлять ими, анализировать данные с помощью различных интерактивных отчетов и диаграмм, а также разрабатывать и совместно использовать информационные панели для визуализации ваших данных. SAS Visual Analytics — это полезный навык в различных профессиях, в том числе в сегодняшнем списке потребностей бизнеса в таких ролях, как аналитик, исследователь, статистик или специалист по данным.
ВЫБОР
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработчик: CORPORATE FINANCE INSTITUTE cfi
Долгожданный онлайн-курс по науке о данных
Один из сертификатов, разработанных Институтом корпоративных финансов, который вызвал более высокие ожидания, учитывая высокий уровень, на котором CFI разрабатывал свои предыдущие сертификаты, ориентированные на финансовый анализ.
Эта виртуальная сертифицированная программа по анализу данных имеет то преимущество, что сочетает в себе бизнес-аналитику, что дает ей уникальный стратегический подход на текущем рынке виртуальных курсов по науке о данных.
Анализируйте данные как профессионал, используя все самые популярные инструменты бизнес-аналитики
- Экономьте часы за счет автоматизации преобразования данных
- Объединяйте данные для создания визуальных элементов и информационных панелей мирового класса.
- Анализировать и прогнозировать события, используя сложные наборы данных
Этот сертификат CFI состоит из надежного пакета из 16 онлайн-курсов по науке о данных и смежным темам, имеющим большое значение для профессиональной деятельности, с предполагаемым посвящением от 150 до 200 часов, что эквивалентно 4-6 месяцам обучения.
ВЫБОР
Категория: Наука о данных -- Разработчик: Meta
Начните свою карьеру в качестве инженера баз данных. Развивайте навыки, необходимые для востребованной карьеры, и заработайте сертификат Meta. Для начала не требуется никакого образования или опыта.
Развивайте навыки, необходимые для работы, учась у лучших
Начните работу в востребованной области разработки баз данных с профессиональным сертификатом от Meta. Получите навыки, необходимые для проектирования, внедрения и управления структурированными и неструктурированными данными, и получите опыт работы с ключевыми инструментами в рамках практических проектов.
Общие названия должностей: инженер базы данных, инженер данных, архитектор данных, администратор базы данных, архитектор решений, инженер машинного обучения, инженер-программист, инженер платформы данных.
По завершении вы получите доступ к доске вакансий Meta Career Programs, платформе для поиска работы, которая связывает вас с более чем 200 работодателями, которые взяли на себя обязательство находить таланты с помощью программ сертификации Meta, а также к карьерным ресурсам. с вашей работой. искать.
ВЫБОР
Категория: Наука о данных -- При поддержке: LinkedIn Learning
Наука о данных ведет к глобальной революции, которая затрагивает все, от автоматизации бизнеса до социального взаимодействия.
Это также одна из самых быстрорастущих и прибыльных профессий, в которой работают аналитики и инженеры по всему миру.
Этот курс предоставляет доступный, нетехнический обзор области, охватывающий лексику, навыки, рабочие места, инструменты и методы науки о данных.
Инструктор Бартон Поулсон определяет связи с другими областями, насыщенными данными, такими как машинное обучение и искусственный интеллект.
Ознакомьтесь с основными практиками: сбором и анализом данных, формулированием правил классификации и принятия решений, а также созданием практических идей.
В нем также обсуждаются вопросы этики и ответственности, а также содержатся рекомендации по получению дополнительной информации. В конце вы увидите, как наука о данных может помочь вам принимать более обоснованные решения, получать более глубокие знания и делать вашу работу более эффективной и результативной.
Воспользуйтесь бесплатной 30-дневной пробной версией, предлагаемой платформой LinkedIn Learning, чтобы пройти этот курс и получить сертификат об окончании.
Вам просто нужно нажать на название курса, чтобы посетить его страницу в LinkedIn Learning.
Категория: Наука о данных -- При поддержке: AWS
Начните здесь, чтобы стать архитектором решений AWS. Получите навыки и знания для разработки архитектурных решений на AWS и подготовьтесь к экзамену AWS Certified Solutions Architect — Associate.
Этот профессиональный сертификат предоставляет знания и навыки, необходимые для начала карьеры в области облачной архитектуры, и помогает подготовиться к экзамену AWS Certified Solutions Architect — Associate. Вы начнете с изучения ключевых сервисов AWS для вычислений, хранения, баз данных, сетей, мониторинга и безопасности, а затем углубитесь в разработку архитектурных решений, создание озера данных и управление им, а также подготовку к сертификационному экзамену.
Сертификация AWS Certified Solutions Architect - Associate демонстрирует знания и навыки работы с технологиями AWS в широком спектре сервисов AWS. Сертификация направлена на разработку решений, оптимизированных по стоимости и производительности, а также на демонстрацию глубокого понимания AWS Well-Architected Framework. Эта сертификация AWS является одной из самых высокооплачиваемых ИТ-сертификаций. Отчет SkillSoft по ИТ-навыкам и зарплате . По Группа по стратегии предприятия , опрошенные обладатели сертификатов AWS считают, что их сертификация обеспечивает более высокий доход (74%), более высокое доверие (87%) и большее влияние среди коллег (79%).
ВЫБОР
Категория: Наука о данных -- Разработчик: Microsoft
Начните свою карьеру в науке о данных. Применяйте науку о данных и машинное обучение для развертывания и запуска рабочих нагрузок машинного обучения в Azure.
Этот профессиональный сертификат предназначен для специалистов по обработке и анализу данных, обладающих знаниями о Python и таких средах машинного обучения, как Scikit-Learn, PyTorch и Tensorflow, которые хотят создавать и использовать решения для машинного обучения в облаке. Этот профессиональный сертификат позволяет учащимся создавать комплексные решения в Microsoft Azure.
Они узнают, как управлять ресурсами Azure для машинного обучения; проводить эксперименты и обучать модели; внедрить и ввести в действие решения для машинного обучения; и внедрить ответственное машинное обучение.
Они также узнают, как использовать Azure Databricks для изучения, подготовки и моделирования данных; и интегрируйте процессы машинного обучения Databricks с машинным обучением Azure. Эта программа состоит из 5 курсов, которые помогут вам подготовиться к сдаче экзамена DP-100: разработка и внедрение решения для обработки данных в Azure.
Сертификационный экзамен — это возможность продемонстрировать знания и опыт в управлении облачными решениями машинного обучения с помощью машинного обучения Azure. Этот профессиональный сертификат научит вас, как использовать имеющиеся у вас знания о Python и машинном обучении для управления приемом и подготовкой данных, обучением и развертыванием моделей, а также мониторингом решений машинного обучения в Microsoft Azure.
Каждый курс учит вас концепциям и навыкам, которые измеряются на экзамене. По окончании этой программы вы будете готовы пройти курс DP-100: разработка и внедрение решения для обработки и анализа данных в Azure.
Категория: Наука о данных -- Разработано: Университет Джона Хопкинса
Соберите команду мечты, задавайте правильные вопросы и избегайте ошибок, которые срывают проекты по науке о данных.
Эта специализированная программа состоит из четырех интенсивных курсов. В этом студенты узнают, что нужно, чтобы знать, начать и возглавить компанию по науке о данных. Вы даже сможете пройти курс, если у вас нет опыта работы с наукой о данных. Вы пройдете ускоренный курс по науке о данных, чтобы узнать эту область и понять свою роль лидера. Вы также узнаете, как набирать, собирать, оценивать и стимулировать свою команду с помощью дополнительных наборов навыков и ролей.
Вы узнаете структуру пайплайна обработки данных, цели каждого этапа и то, как всегда держать свою команду на цели. К концу нашего курса вы поймете различные практические навыки, которые помогут вам удержаться на земле и преодолеть общие проблемы, которые часто срывают проекты по науке о данных.
Это может вас заинтересовать:
ВЫБОР
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработано Массачусетским технологическим институтом Массачусетского технологического института.
Овладейте основами науки о данных, статистики и машинного обучения.
Анализируйте большие данные и делайте прогнозы на основе данных, используя вероятностные модели и статистические выводы.
определить и внедрить соответствующие модели и методологии для извлечения значимой информации для принятия решений. Разработать и построить алгоритмы машинного обучения для извлечения значимой информации из кажущихся неструктурированными данных; Изучите популярные методы обучения без учителя, включая методологии кластеризации и методы обучения с учителем, такие как глубокие нейронные сети.
Завершение этой программы MicroMasters подготовит вас к таким должностям, как: специалист по данным, аналитик данных, аналитик бизнес-аналитики, системный аналитик, инженер данных..
Эта программа MicroMasters в статистике и науке о данных состоит из четырех онлайн-курсов и виртуального экзамена, который предоставит вам базовые знания, необходимые для понимания методов и инструментов, используемых в науке о данных.
и практическое обучение анализу данных и машинному обучению.
Все курсы преподаются преподавателями Массачусетского технологического института в темпе и на таком же уровне строгости, как и на очном курсе в Массачусетском технологическом институте.
Расчетная продолжительность этого онлайн-курса Data Science в формате Micromaster составляет от 10 до 12 месяцев.
Категория: Экономика Администрирование Бухгалтерский учет и связанные с ним вопросы -- Разработчик: Йельский университет
В эпоху аналитики преобразование огромных объемов данных в осмысленную информацию и ценность для клиентов имеет важное значение для эффективной бизнес-практики, основанной на данных. Развитие навыков и опыта анализа данных Специалисты, способные сочетать обсуждение фундаментальных данных и статистический анализ с более продвинутым использованием электронных таблиц и SQL, могут быстро продвинуться в этой растущей области в качестве аналитика данных или бизнес-аналитика.
Этот микроучетный документ был создан в сотрудничестве с Tableau для профессионалов, стремящихся освоить ключевые статистические концепции и методы и использовать инструменты анализа данных, необходимые для современной практики анализа данных. Вы разовьете базовые навыки количественного анализа данных для управления и анализа сложных наборов данных с помощью Excel и SQL, а также научитесь давать бизнес-рекомендации с использованием аналитических моделей, переходя от диагностического анализа к прогнозным моделям.
Этот онлайн-курс по науке о данных в формате Microcredential предлагает академические кредиты 15 в Великобритании на уровне последипломного образования в Университете Ковентри, Вы также получите электронную стенограмму из Университета Ковентри. Узнайте, как работают кредиты и где их можно использовать, на FutureLearn.
ВЫБОР
Категория: Наука о данных -- При поддержке: LinkedIn Learning
Аналитики данных изучают информацию с помощью инструментов анализа данных и помогают своим командам разрабатывать бизнес-идеи и стратегии.
Вам потребуются навыки в области математики, статистики, коммуникаций и работы с инструментами, предназначенными для анализа и визуализации данных. Исследуйте эту востребованную профессию.
Это серьезное исследование по анализу данных состоит из 13 курсов, которые интуитивно понятным и поэтапным образом знакомят студентов с качествами и знаниями, которые они должны приобрести как профессионал, чтобы работать аналитиком данных на должности начального уровня.
Изучите нетехнические навыки, которые должны развивать эффективные специалисты по данным, чтобы превратить свою первую работу в успешную карьеру на всю жизнь.
Раскройте потенциал данных вашей организации. Узнайте, как выполнять анализ данных в Microsoft Excel.
Узнайте, как любой человек в любой отрасли может говорить на языке анализа данных. Узнайте, как подготовить данные, изучить их визуально и описать с помощью статистических методов.
Этот курс охватывает основные навыки анализа данных, такие как мышление аналитика, сбор данных, которые можно использовать, SQL-запросы, очистка данных и многое другое.
Получите реальную информацию об использовании прогнозной аналитики и интеллектуального анализа данных для решения проблем.
Начните работу с Power BI. Узнайте, как использовать этот мощный набор инструментов бизнес-аналитики для создания визуализаций и обмена ими с другими сотрудниками вашей организации.
Быстро и всесторонне сообщайте о сложных идеях с помощью визуализации данных. Превратите информацию в произведение искусства и заинтригуйте свою аудиторию.
Получите данные, необходимые для анализа и составления отчетов, написав собственный код SQL. Научитесь писать базовые SQL-запросы, сортировать и фильтровать данные, а также объединять результаты из разных таблиц.
Узнайте, как манипулировать данными и создавать значимые визуализации с помощью R, языка программирования, лежащего в основе современной науки о данных.
Узнайте, как обнаруживать, предотвращать и исправлять ошибки, чтобы ваши данные оставались чистыми, с помощью Python.
Воспользуйтесь бесплатной 30-дневной пробной версией, предлагаемой платформой LinkedIn Learning, чтобы пройти этот курс и получить сертификат об окончании.
Вам просто нужно нажать на название курса, чтобы посетить его страницу в LinkedIn Learning.
Это может вас заинтересовать:
Категория: Наука о данных -- При поддержке: LinkedIn Learning
Независимо от того, работаете ли вы в сфере ИТ или просто интересуетесь этой захватывающей областью, этот путь обучения поможет вам построить карьеру в области науки о данных. Узнайте об основных этапах работы в области науки о данных, от статистики и системной инженерии до интеллектуального анализа данных и машинного обучения.
Разработайте прочное базовое понимание статистики, которое необходимо для любой области, связанной с наукой о данных.
Откройте для себя множество категорий специализации работы в области науки о данных.
Научитесь собирать, исследовать и обмениваться данными с помощью графиков и статистики.
Этот виртуальный курс по науке о данных представляет собой учебный маршрут, состоящий из 8 курсов и в общей сложности 7 инструкторов, и имеет предполагаемую продолжительность 16 часов в соответствии с видеоконтентом.
ВЫБОР
Категория: Информатика -- Разработчик: Udemy
Интересуетесь областью машинного обучения? Тогда этот курс для вас! Этот курс был разработан двумя профессиональными специалистами по данным, чтобы мы могли поделиться своими знаниями и помочь вам легко изучить сложные теории, алгоритмы и библиотеки кодирования.
Мы шаг за шагом проведем вас в мир машинного обучения.
С каждым учебным пособием вы будете развивать новые навыки и улучшать свое понимание этой сложной, но прибыльной области науки о данных.
Этот курс веселый и увлекательный, но в то же время мы углубляемся в машинное обучение.
Он структурирован следующим образом: Часть 1 — Предварительная обработка данных Часть 2 — Регрессия: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайного леса Часть 3 — Классификация: логистическая регрессия, K-NN, SVM, Kernel SVM, наивный Байес, классификация дерева решений, классификация случайного леса, часть 4 — кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация, часть 5 — изучение правил ассоциации: априори, Eclat, часть 6 — обучение с подкреплением: верхний доверительный предел, выборка Томпсона, часть 7 — Обработка естественного языка: алгоритмы модели мешка слов для НЛП. Часть 8. Глубокое обучение: искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети. Часть 9. Снижение размерности: PCA, LDA, Core PC. Проверка, настройка параметров, поиск по сетке, XGBoost rso содержит практические упражнения, основанные на примерах из реальной жизни.
Этот онлайн-курс по науке о данных прошел более 800.000 5 студентов, и он занял XNUMX-е место в нашем специальном рейтинге. 100 лучших курсов Udemy всех времен.
Это может вас заинтересовать:
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработано: CloudSwyft Global Systems, Inc. Аккредитовано Microsoft
Основы науки о данных в Microsoft Azure с использованием программирования на Python. Этот профессиональный ExpertTrack предназначен для студентов и работающих профессионалов, которые стремятся начать свою карьеру в области аналитики, науки о данных и машинного обучения.
Он больше всего подходит для тех, кто хочет стать ИТ-специалистом, ученым, занимающимся данными, инженерами и аналитиками, профессорами и специалистами по статистике, а также тем, кто хочет больше узнать о науке о данных.
Python предоставляет отличные функциональные возможности для людей, которые регулярно имеют дело с математическими, статистическими и научными функциями в рамках своей работы. В последние годы он стал невероятно популярен в науке о данных, поскольку на разработку кода уходит меньше времени, чем на другие языки программирования, что ускоряет процесс разработки и повышает эффективность работы всех отделов.
Этот виртуальный курс по науке о данных ExpertTrack предлагает вам возможность ознакомиться с языком и предпринять следующие шаги, чтобы уверенно использовать его в профессиональном контексте. Изучите Microsoft Azure На протяжении этого курса ExpertTrack вы начнете понимать службы облачных вычислений и службы поддержки в Microsoft Azure, а также то, как они связаны с проектами по науке о данных.
Этот Experttrack состоит из 5 курсов, которые завершают примерно 15-недельное посвящение.
ВЫБОР
Категория: Наука о данных -- Разработано: Университет Монаша
В этом курсе будут представлены основные методы, используемые профессионалами в области науки о данных. Вы изучите рабочий процесс анализа данных, обсуждения данных и построения графиков данных, которые закладывают основу для более продвинутых методов, таких как статистическое моделирование, регрессия и деревья решений, анализ настроений и работа с большими данными.
Умение эффективно работать с различными типами данных и источниками, а затем рассказывать историю, которая помогает принимать решения, имеет решающее значение. В этом курсе у вас будет возможность отточить свои навыки работы с данными вместе с другими студентами, выполняя практические упражнения по программированию, которые отражают сценарии из окружающего нас мира.
Этот курс предлагается совместно бизнес-школой Monash и факультетом информационных технологий. Студенты, успешно завершившие курс и соответствующие критериям поступления в Monash, могут получить одну единицу или шесть кредитных баллов академического кредита для получения соответствующей степени магистра Monash в области бизнес-аналитики или информационных технологий.
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработчик: Google
Эта виртуальная программа по науке о данных дает вам навыки, необходимые для продвижения по карьерной лестнице в области обработки данных, и рекомендует обучение для поддержки вашей подготовки к признанной в отрасли сертификации Google Cloud Professional Data Engineer.
Благодаря сочетанию презентаций, демонстраций и лабораторных работ вы сможете принимать решения на основе данных, собирая, преобразовывая и публикуя данные, и получите реальный опыт в серии практических проектов с использованием Qwiklabs.
У вас также будет возможность попрактиковаться в ключевых профессиональных навыках, включая проектирование, создание и запуск систем обработки данных; и заставить работать модели машинного обучения.
После успешного завершения этой программы вы получите сертификат об окончании, которым вы поделитесь со своей профессиональной сетью и потенциальными работодателями.
Этот профессиональный сертификат состоит из 5 курсов, расчетная продолжительность которых составляет 4 месяца.
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработчик: Tecnológico de Monterrey
Эта программа профессиональной сертификации позволит вам узнать, как прикладная наука о данных поможет организации лучше принимать решения.
Если вы впервые работаете с данными или только знакомы с использованием Excel, эта программа поможет вам узнать больше об анализе данных, чтобы принятие решений на основе больших объемов информации было наилучшим.
Вам не нужно быть специалистом по данным, чтобы освоить науку о данных и обработку данных, благодаря искусственному интеллекту, машинному обучению, глубокому обучению и цифровой трансформации все больше и больше необходимо решать проблемы, основанные на извлечении данных, чтобы сделать лучшее решения, например, отдел кадров, маркетинг или программист, которые обычно обрабатывают большие объемы данных, могут извлечь выгоду из обработки данных для успешного принятия решений и улучшения процессов.
Этот профессиональный сертификат в области науки о данных состоит из 3 курсов и рассчитан на 3 месяца.
ВЫБОР
Категория: Наука о данных -- Разработано: Калифорнийский университет в Беркли
Этот курс даст вам новую перспективу для изучения тем и проблем, которые вас интересуют.
Среди прочего, онлайн-программа Беркли по науке о данных была одобрена вице-президентом Google по образованию и корпоративным вице-президентом Microsoft по облачному ИИ.
Программа основана на Data 8, самом быстрорастущем классе Калифорнийского университета в Беркли, который ежегодно посещают более 3300 студентов, когда они начинают свое путешествие по науке о данных.
Данные 8 признаны учреждениями как выдающийся вводный курс по науке о данных, который помог Калифорнийскому университету в Беркли занять лидирующие позиции в деле демократизации науки о данных для всех.
Ведущие университеты по всему миру, такие как Йельский, Корнеллский и Нью-Йоркский университеты, последовали примеру Беркли, создав собственные версии новаторского курса по науке о данных Калифорнийского университета в Беркли.
Благодаря этому профессиональному сертификату студенты со всего мира теперь могут пройти самый популярный курс Калифорнийского университета в Беркли.
Этот курс доступен для студентов, которые ранее не посещали курсы по статистике или информатике.
Категория: Четвертая промышленная революция -- Разработчик: IBM
Этот профессиональный сертификат не требует каких-либо предварительных навыков в области программирования или статистики и подходит для студентов с высшим образованием или без него. Все, что вам нужно для начала, — это базовые навыки работы с компьютером, математика в средней школе, удобство работы с числами, готовность учиться и желание обогатить свой профиль ценными навыками.
После успешного завершения этой программы вы проанализируете наборы реальных данных, создадите интерактивные информационные панели и представите отчеты, чтобы поделиться своими выводами, что придаст вам уверенности и портфолио, чтобы начать карьеру в качестве младшего аналитика данных. Это также создаст основу для других дисциплин данных, таких как наука о данных или инженерия данных.
Начните свою карьеру в качестве аналитика данных, изучив основы анализа данных и получив практические навыки. Вы будете работать с различными источниками данных, сценариями проектов и инструментами анализа данных, включая Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks и Cognos Analytics, приобретая практический опыт работы с данными и применения аналитических методов.
Категория: Наука о данных -- Разработано: Институт корпоративных финансов CFI
Основы науки о данных — это подготовительный курс к программе CFI BIDA™.
следующая программа Бизнес-аналитика и аналитик данных (BIDA)™ of CFI охватит все базовые, промежуточные и продвинутые темы по бизнес-аналитике и анализу данных. Эта программа научит вас количественным методам, используемым в финансовой индустрии и на рынках капитала. Он идеально подходит для студентов, которые хотят научиться анализировать сложные данные.
Общие карьерные пути для студентов, изучающих программу BIDA ™, включают бизнес-аналитику, управление активами, аналитика данных, количественный аналитик и другие финансовые карьеры.
Студенты могут подписаться на обновления и зарезервировать место в программе Business Intelligence & Data Analyst (BIDA)™.
Категория: Наука о данных -- Разработчик: edureka!
Этот онлайн-курс обучения Tableau предназначен для всех, кто работает с данными, независимо от их технического или аналитического опыта. Пользователи могут создавать и распространять общие интерактивные информационные панели, которые представляют большие объемы данных в легко читаемых графиках и диаграммах. Обучение Tableau dedureka разработано, чтобы помочь вам подготовиться к сертификационному экзамену Tableau Desktop Certified Associate, предоставляя вам расширенные практические занятия по различным инструментам Tableau. Это сертификационное обучение по Tableau — это трамплин для вашего путешествия в области бизнес-аналитики. На протяжении всего курса у вас будет возможность работать над различными проектами Tableau.
Откройте для себя новые способы анализа данных с помощью нескольких функций, встроенных в Tableau. Создавайте собственные динамические визуализации с помощью параметров. Создавайте интерактивные информационные панели с помощью действий. Ознакомьтесь с передовыми методами проектирования информационных панелей. Узнайте, как публиковать информационные панели и делиться ими, а также управлять разрешениями для опубликованных данных. Получите обширный практический опыт работы с различными советами и рекомендациями с Tableau.
Категория: Наука о данных -- При поддержке: LinkedIn Learning
Растет потребность в том, чтобы специалисты по данным и аналитики понимали реляционные хранилища данных.
Организации уже давно используют базы данных SQL для хранения транзакционных данных, а также данных, связанных с бизнес-аналитикой.
Если вам нужно работать с базами данных SQL, этот курс разработан, чтобы помочь вам научиться выполнять общие задачи по науке о данных, включая поиск, изучение и извлечение в реляционных базах данных.
Курс начинается с краткого обзора SQL.
Затем пять основных тем, которые специалист по данным должен понимать при работе с реляционными базами данных: базовая статистика в SQL, подготовка данных в SQL, расширенная фильтрация и агрегация данных, оконные функции и подготовка данных для использования с SQL.Инструменты анализа.
ВЫБОР
Категория: Наука о данных -- Разработано: Нью-Йоркский университет
Эта программа научит вас базовым навыкам информатики в программировании и структурах данных.
Понимание того, как работает программирование, необходимо во многих технических дисциплинах, таких как информационные технологии, разработка программного обеспечения, кибербезопасность и информатика.
Курсы используют языки программирования C++, чтобы создать прочную основу для программирования и структур данных для студентов.
Студенты получают ценный практический опыт программирования решений задач в лабораторных условиях.
В лабораториях студенты будут практиковать свои базовые навыки программирования, а также разрабатывать многие сложные структуры данных, включая хеш-таблицы, алгоритмы сортировки и поиска, двоичные деревья, деревья AVL, графовые алгоритмы и многие другие сложные темы информатики.
Категория: Вероятность и статистика -- Разработано: Университет Дьюка
В этой специализации вы научитесь анализировать и визуализировать данные в R и создавать воспроизводимые отчеты по анализу данных, демонстрировать концептуальное понимание единой природы статистического вывода, выполнять байесовское и частое статистическое моделирование и вывод, чтобы понимать природные явления и принимать решения по данным. , сообщайте статистические результаты правильно, эффективно и в контексте, не полагаясь на статистический жаргон, критикуйте утверждения, основанные на данных, и решения, основанные на оценке, а также обсуждайте и визуализируйте данные с помощью пакетов R для анализа данных.
Не видите то, что ищете?
Найти новые программы Data Science
Изучите последние исследования в области науки о данных или больших данных на вашей любимой платформе:
