Data Science (наука о данных) — это область исследования, которая сочетает в себе опыт предметной области, навыки программирования и знания математики и статистики для извлечения осмысленной информации из данных.
Data Science курсы
Автор: Руслан Албаков
Обновлено 06.02.2023
➤ Подберите Data Science курс на основе отзывов, оценок школ и преподавателей, получаемых навыков и скиллов, стоимости и уровня сложности. Мы собрали удобный каталог курсов на основе личного опыта и данных. Проходите обучение + переходите к практике для закрепления новых знаний! Выбирайте курсы и программы: развивайтесь, обучайтесь с помощью EDUGATE 📚🧠💡
-
НетологияУченый по даннымДлительность обучения: 20 месяцевВнутренние митапы · Проекты в портфолио · Расширите компетенции · С нуля овладеете знаниями и навыками · Систематизируете знания · Углубитесь в Data Science · Участие в конкурсах · Хорошая базаПерейти на сайтцена283 000 руб.169 800 руб.40%Рассрочка
7 075 руб.
Отзывы
Я не могла определиться, чему мне учиться. Не хотела сидеть в декрете и ничего не делать. Везде еще и реклама удаленной работы. Решила, что буду писать. Всегда умела это делать и в школе за сочинения получала высокие оценки. Но где мне искать клиентов, какие тексты писать и много всего такого я просто не знала. Решила смотреть отзывы и рейтинги. У вас смогла еще между собой сравнить популярные курсы для копирайтера. Спасибо!
Edugate помог мне начать работу с Python и создать свое первое приложение. Это был самый доступный способ обучиться и сделать всё нужное. После выбора курса, я начал 2 месяца ежедневно учиться. Благодарю команду Edugate за большую проделанную работу и составленную базу сравнениях всех курсов. Еще раз спасибо!
-
Большая база курсов и программ
-
Рейтинг на основе отзывов
-
Отзывы пишут и проверяют реальные люди
-
Курсы и программы по Москве и других городах
Специалисты по обработке и анализу данных (Data Science) применяют алгоритмы машинного обучения к числам, тексту, изображениям, видео, аудио и многому другому. Цель — создание систем искусственного интеллекта (ИИ) для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В свою очередь, эти системы генерируют информацию, которую аналитики и бизнес-пользователи могут преобразовать в ощутимую ценность для бизнеса.
Множество людей начали новую карьеру в области данных. Если вы приложите усилия и подберете курсы Data Science, овладеете навыками работы с данными, то повысите свой уровень. Это касается и роста в карьере.
Все больше и больше компаний осознают важность науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Независимо от отрасли или размера организации, почти все хотят оставаться конкурентоспособными в эпоху больших данных. Они должны эффективно разрабатывать и внедрять возможности обработки данных, иначе рискуют остаться позади.
Что я должен узнать на курсе по Data Science?
С помощью Data Science курсов и образовательных программ Вы узнаете, как овладеть обязательными техническими навыками специалиста по данным, включая объектно-ориентированное и функциональное программирование.
Лучше всего будет, если Вы начнете учиться на практике — писать код и получать сразу результат. Осваивайте и применяйте новые навыки в проектах, включающих реалистичные бизнес-сценарии, чтобы создать свое портфолио.
Ключевые навыки
- Программирование для выполнения сложного статистического анализа больших наборов данных.
- Выполнение SQL-запросов и просмотр веб-страниц для изучения и извлечения данных из баз данных и веб-сайтов.
- Создание проницательных визуализаций данных, чтобы рассказывать истории.
- Автоматизация алгоритмов машинного обучения и построение процессов прогнозного моделирования.
Этапы работ Data Science специалиста
Вы представляете, какие общие этапы по работе с данными есть? Рассказываем:
- Получение данных: сбор, ввод, прием, извлечение. Этот этап включает в себя сбор необработанных структурированных и неструктурированных данных.
- Структуризация данных: хранение, очистка, размещение, создание архитектуры. Этот этап охватывает сбор необработанных данных и преобразование их в форму, которую можно использовать.
- Обработка данных: интеллектуальный анализ, кластеризация/классификация, моделирование, суммирование. Специалисты по данным (Data Science специалисты) берут подготовленные данные и изучают их закономерности, диапазоны и погрешности, чтобы определить, насколько они будут полезны для прогнозного анализа.
- Анализ: этот этап включает в себя выполнение различных анализов данных.
- Итоговые выводы: отчеты о данных, визуализация, бизнес-аналитика, принятие решений. На этом последнем этапе аналитики подготавливают анализы в легко и удобно читаемых формах, таких как диаграммы, графики и отчеты.