Data Science

Data Science (Наука о данных) — это многогранная область, которая объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и программирование для извлечения ценной информации из больших объемов данных. Эта область является одной из самых востребованных и перспективных в современном мире, и поэтому обучение Data Science может стать отличным вложением в вашу карьеру. В этом обзоре мы представляем различные курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения Data Science.

Отображаются 1-7 из 7

Активны:
Аналитик данных (Data Scientist) - курс переподготовки
АПОК 4.9 (75) 400 ак. ч
Профессия Диплом

Аналитик данных (Data Scientist) - курс переподготовки

Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных (Data Scientist)» разработана для тех, кто хочет освоить современные методы анализа данных и получить диплом установленного образца. Курс сочетает теоретические основы и практические навыки, необходимые для эффективной работы с большими массивами информации, построения моделей машинного обучения и подготовки аналитических отчетов. Обучение направлено на формирование ключевых компетенций в области Data Science. В рамках программы рассматриваются инструменты анализа данных, принципы статистического моделирования, алгоритмы прогнозирования и технологии визуализации данных. Особое внимание уделено практическому применению знаний с использованием современных библиотек и платформ.
  • 400 ак. часов — ≈5 мес.
Инженер данных
КИДПО 400 ак. ч
Профессия Диплом

Инженер данных

Пройти дистанционный курс профпереподготовки по специальности «Инженер данных» в Москве без отрыва от работы. По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке с доставкой в ваш город ✓
  • 400 ак. часов — ≈5 мес.
Аналитик данных (Data Scientist)
КИДПО 400 ак. ч
Профессия Диплом

Аналитик данных (Data Scientist)

Пройти дистанционный курс профпереподготовки по специальности «Аналитик данных (Data Scientist)» в Москве без отрыва от работы. По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке с доставкой в ваш город ✓
  • 400 ак. часов — ≈5 мес.
Инженер данных - курс переподготовки
АПОК 4.9 (75) 400 ак. ч
Профессия Диплом

Инженер данных - курс переподготовки

Инженер данных разрабатывает и обслуживает инфраструктуру получения, хранения и первоначальной обработки данных. Data engineer - специальность технического характера, необходимая для обеспечения аналитиков и ML-инженеров необходимыми инструментами. Лицензированный центр ДПО «АПОК» предлагает курсы профессиональной переподготовки «Инженер данных». Мы предлагаем: освоение программы по актуальным учебным пособиям; получение диплома установленного образца; регистрацию выдаваемого диплома в федеральном реестре.
  • 400 ак. часов — ≈5 мес.
Профессия Диплом Для профессионалов

Data scientist: тариф PRO

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
  • Персональный наставник
  • Уроки в видеоформате
  • Практические задания
  • Домашние задания с проверкой
  • Бесплатный пробный урок
Показать всё Скрыть
Профессия Диплом

Data Science + ИИ

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
  • Персональный наставник
  • Уроки в видеоформате
  • Практические задания
  • Домашние задания с проверкой
  • Обучение работе с ИИ
  • Бесплатный пробный урок
Показать всё Скрыть
Расширенный фильтр
Аналитика и Data Science
Data Science и машинное обучение 99
38
62
Школы
Цена
Тип
Сложность
Документ
Длительность (можно несколько)
Рейтинг
Формат занятий
Поддержка
Карьера
Подборки
Найдено 7 курсов

Обучение Data Science: курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения

Data Science (Наука о данных) — это многогранная область, которая объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и программирование для извлечения ценной информации из больших объемов данных. Эта область является одной из самых востребованных и перспективных в современном мире, и поэтому обучение Data Science может стать отличным вложением в вашу карьеру. В этом обзоре мы представляем различные курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения Data Science.

Онлайн-курсы по Data Science:

  1. Coursera - Data Science Specialization от Johns Hopkins UniversityЭтот специализированный курс предлагает введение в основы Data Science, включая обработку данных, визуализацию, статистический анализ и машинное обучение.
  2. edX - Data Science MicroMasters Program от UC San DiegoПрограмма MicroMasters включает в себя серию курсов по статистике, программированию на Python, машинному обучению и глубокому обучению.
  3. Udacity - Data Analyst NanodegreeНанодипломный курс Data Analyst от Udacity предоставляет практические навыки работы с данными, включая SQL, Python, статистику и визуализацию данных.
  4. DataCampDataCamp предлагает широкий выбор курсов по Data Science, включая программирование на Python и R, машинное обучение, анализ данных и другие темы.
  5. Kaggle CoursesKaggle, популярная платформа для соревнований по Data Science, предлагает бесплатные курсы по основам машинного обучения, визуализации данных и работы с данными.

Бесплатные вебинары и ресурсы:

  1. Coursera - Data Science AcademyБесплатные вебинары и лекции от ведущих экспертов в области Data Science на платформе Coursera.
  2. edX - Data Science for EveryoneСерия бесплатных вебинаров и ресурсов для начинающих в области Data Science на платформе edX.
  3. Kaggle WebinarsРегулярные бесплатные вебинары от Kaggle, включая темы по машинному обучению, анализу данных и работы с реальными проектами.
  4. YouTube ChannelsМножество YouTube-каналов по Data Science, где опытные специалисты делятся своими знаниями, советами и практическими навыками.
  5. Medium - Data ScienceСтатьи, руководства и кейсы по Data Science на платформе Medium от ведущих экспертов и практиков в области.

Заключение

Обучение Data Science требует системного и комплексного подхода, включая изучение теории, практических навыков, инструментов и методов работы с данными. Выбрав подходящие курсы, вебинары и ресурсы для изучения, вы сможете развивать свои навыки, углублять знания и применять полученные знания на практике в реальных проектах и задачах. Необходимо постоянно обновлять свои знания, следить за последними тенденциями и инновациями в области Data Science, а также активно применять полученные навыки, участвуя в соревнованиях, проектах и задачах для постоянного развития и совершенствования своего мастерства в этой перспективной и востребованной области.

Направления: Data Science, Machine Learning

Промокод скопирован