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⁚

1. Основы математики для Data Science
2. Python для Data Science
3. Работа с данными⁚ сбор, очистка и визуализация
4. Машинное обучение и прогнозирование
5. 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⁚

1. Анализ данных в Data Science⁚ знакомимся с Python.​ Кто такие Исследователи данных?​ Основы языка Python. Инструменты работы с данными⁚ библиотеки PandasMatplotlib.​
2. 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⁚

1. Математика‚ Python‚ БД‚ высшая математика‚ менеджмент
2. 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

«Профессии в аналитике⁚ что выбрать» ー 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

О курсе⁚

• 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⁚

1. Работа с данными в Python⁚ типы данных‚ переменные‚ операторы
2. Установка и использованиеpopular Python-пакетов для работы с данными‚ таких как NumPy и pandas
3. Визуализация данных с помощью matplotlib и seaborn
4. 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⁚

1. Знакомство с анализом данных и машинным обучением
2. Логические методы классификации
3. Метрические методы классификации
4. Линейные методы классификации
5. Метод опорных векторов и логистическая регрессия
6. Регрессия
7. 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

Читать статью  50 бесплатных курсов по Apache Spark

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⁚

1. Анализ и визуализация данных
2. The Command Line
3. Работа с источниками данных
4. Вероятность и статистика
5. Машинное обучение
6. Работа с текстовыми данными
7. 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⁚

1. Introduction to Matplotlib
2. Creating Line Plots
3. Customizing Plots
4. Working with Multiple Plots
5. 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⁚

1. Математические основы обработки естественного языка
2. Методы и инструменты для анализа текста
3. 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⁚

1. Базовые алгоритмы компьютерного зрения
2. Глубокое обучение в компьютерном зрении
3. 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⁚

1. Визуализация временных рядов
2. Статистический анализ временных рядов
3. Прогнозирование временных рядов с помощью машинного обучения
4. 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⁚

1. Основы хранения и управления данными
2. Анализ и обработка больших данных
3. Визуализация и представление данных
4. Бизнес-приложения Big Data
5. 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

Читать статью  50 лучших удалённых работ html и css разработчика

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

1. Инструментарий инженера данных
2. База данных и схема базы данных
3. Полный конвейер данных
4. Место инженерии данных в цикле жизни данных
5. 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⁚

1. Типы гиперпараметров и их влияние на модели
2. Методы оптимизации гиперпараметров⁚ Grid SearchRandom Search, Bayesian Optimization
3. Оптимизация производительности моделей с помощью Hyperopt и Optuna
4. 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⁚

1. Organization and Visualization of Health Data
2. Statistical Analysis of Health Data
3. 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

Читать статью  50 бесплатных курсов html и css

«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⁚

1. Основы математической логики⁚ пропозиции, операторы, квантификаторы и правила вывода
2. 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⁚

1. Основные понятия теории вероятностей⁚ события, احتمности, случайные величины
2. Теорема Байеса и ее приложения в ИИ
3. Методы оценки параметров и моделирование данных
4. 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

Описание курса⁚
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⁚

1. Обработка изображений⁚ фильтрация, трансформация, уменьшение шума
2. Анализ изображений⁚ детекция объектов, выделение контуров
3. Машинное зрение⁚ распознавание лиц, текста, объектов
4. Применение OpenCV в реальных проектах⁚ компьютерное зрение в робототехнике, сельском хозяйстве, медицине
5. Работа с видеопотоком⁚ захват, обработка, анализ
6. Создание 3D-моделей на основе 2D-изображений
7. 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

«Чат-боты и виртуальные ассистенты» ー 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

О курсе⁚

• 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.​