Безкоштовні курси Data Science для початківців від IBM, Google і трьох американських університетів

7 жовтня
Безкоштовні курси Data Science для початківців від IBM, Google і трьох американських університетів
IT NonStop — міжнародна конференція, яку DataArt проводить з 2014 року. Цього року вона пройде 18–20 листопада, вдруге цілком онлайн і безкоштовно. Головні теми IT NonStop 2021: Data Science, хмарні технології, штучний інтелект і машинне навчання. Доповіді представлять університети і технологічні компанії (Amazon Web Services, Microsoft, NVIDIA, OCADO, SoftServe, Ciklum, DataArt тощо). Частина виступів орієнтована на досвідчених експертів, але й для початківців заплановано достатньо.

Дані лежать в основі нашої цифрової економіки, і наука про дані вважається однією з найпопулярніших професій XXI століття. Фахівці з Data Science затребувані в усіх галузях, і ця тенденція буде лише зміцнюватись.

Для тих, хто цікавиться наукою про дані та, можливо, планує почати кар'єру в цій сфері, ми підготували добірку онлайн-курсів від провідних світових компаній та університетів. Усі курси можна пройти безкоштовно, вартість сертифіката з фідбеком викладачів на виконані завдання — від $49 (за бажанням).

Data Science Foundations від IBM

Тривалість: 6 місяців, 3–6 годин на тиждень.

Сертифікат + практичні завдання з фідбеком: $356.

На курсі з основ обробки даних від IBM ви отримаєте знання та навички, які допоможуть почати кар'єру в цій сфері. Програма підходить для новачків без знання програмування. Щоб приступити до навчання, вам знадобиться тільки комп'ютер і вміння ним користуватись.

Ви познайомитеся з інструментами для обробки даних та навчитеся використовувати деякі з них, розберетесь у методології, навчитеся думати та працювати як фахівець із даних, напишете SQL для запитів до баз даних та вивчите концепції реляційних баз даних.

Програма складається з чотирьох курсів:

1) Introduction to Data Science
2) Data Science Tools
3) The Data Science Method
4) SQL for Data Science

Щоб отримати безкоштовний доступ, переходьте на сторінку кожного курсу та вибирайте опцію Audit Track. Після проходження програми для більш глибокого вивчення Data Science зверніть увагу на програму IBM Data Science.

Data Science Fundamentals від Каліфорнійського університету

Тривалість: 4 місяці, 1 година на тиждень.

Сертифікат + практичні завдання з фідбеком: $49 на місяць / $399 на рік (підписка на Coursera).

Викладачі Каліфорнійського університету познайомлять вас з основними концепціями науки про дані: таксономією аналітики, міжгалузевим стандартним процесом інтелектуального аналізу даних і діагностикою даних. Ви розглянете найпоширеніші методи науки про дані, зокрема інженерію даних, статистичне моделювання, алгоритми інтелектуального аналізу даних та інші. Дізнаєтесь, як використовувати науку про дані для розв’язання бізнес-задач, та отримаєте знання і навички, необхідні для роботи в Data Science.

Програма складається з чотирьох курсів:

1) Intro to Analytic Thinking, Data Science, and Data Mining
2) Predictive Modeling, Model Fitting, and Regression Analysis
3) Cluster Analysis, Association Mining, and Model Evaluation
4) Natural Language Processing

Щоб отримати безкоштовний доступ до теоретичної частини, переходьте на сторінку кожного курсу, натискайте Enroll for Free та вибирайте опцію Audit внизу спливаючого вікна.

Data Science (with R) від Гарвардського університету

Тривалість: 17 місяців, 2–3 години на тиждень.

Сертифікат + практичні завдання з фідбеком: $793.

Програма HarvardX Data Science надасть необхідні знання і навички для розв’язання задач аналізу даних. Ви отримаєте базові навички програмування на R і досвід роботи з tidyverse, зокрема візуалізації даних за допомогою ggplot2 та обробки даних за допомогою dplyr. Навчитеся застосовувати алгоритми машинного навчання, познайомитеся з основними концепціями статистики й інструментами для фахівців з обробки даних, як-от Unix/Linux, git, GitHub і RStudio, та фундаментальними концепціями Data Science на основі тематичних досліджень із реального життя.

Програма складається з дев'яти курсів:

1) Data Science: R Basics
2) Data Science: Visualization
3) Data Science: Probability
4) Data Science: Inference and Modeling
5) Data Science: Productivity Tools
6) Data Science: Wrangling
7) Data Science: Linear Regression
8) Data Science: Machine Learning
9) Data Science: Capstone

Щоб отримати безкоштовний доступ, переходьте на сторінку кожного курсу та вибирайте опцію Audit Track.

Python Data Science від IBM

Тривалість: 6 місяців, 3–5 годин на тиждень.

Сертифікат + практичні завдання з фідбеком: $517.

Програма з п'яти курсів підготує вас до кар'єри у сфері науки про дані й машинного навчання. Ви почнете з вивчення Python — найпопулярнішої мови для науки про дані. Потім познайомитеся з машинним навчанням та отримаєте навички аналізу і візуалізації даних. Програма орієнтована на практичне навчання і готовність до роботи. Ви працюватимете з реальними наборами даних та отримаєте безкоштовний доступ до таких інструментів, як записні книжки Jupyter в IBM Cloud. Будете використовувати популярні набори інструментів і бібліотеки Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, folium, scipy, scikitlearn тощо. Після завершення програми навчитеся розв’язувати реальні проблеми науки про дані.

Програма складається з шести курсів:

1) Python Basics for Data Science
2) Python for Data Science Project
3) Analyzing Data with Python
4) Visualizing Data with Python
5) Machine Learning with Python: A Practical Introduction
6) Data Science and Machine Learning Capstone Project

Щоб отримати безкоштовний доступ, переходьте на сторінку кожного курсу та вибирайте опцію Audit Track.

Code Free Data Science від Каліфорнійського університету

Тривалість: 14 годин.

Сертифікат + практичні завдання з фідбеком: $49.

Прогнозування тенденцій та поведінки дозволяє ухвалювати рішення на основі аналізу даних. Експерти з Каліфорнійського університету підготували курс для всіх, хто хоче отримати або розширити знання у цій сфері. Ви навчитесь ефективним аналітичним методам прогнозування. Отримаєте навички оцінки, перевірки й інтерпретації результатів, проектування, побудови, перевірки та тестування прогнозних моделей без використання програмування. Методи машинного навчання представлені на курсі з використанням платформи KNIME Analytics для виявлення закономірностей і взаємозв'язків у даних.

Google Data Analytics від Google

Тривалість: 6 місяців, 10 годин на тиждень.

Сертифікат + практичні завдання з фідбеком: $49 на місяць / $399 на рік (підписка на Coursera).

Аналітика даних — це збір, перетворення та організація даних для складання висновків, прогнозів і ухвалення обґрунтованих рішень. Під час навчання з експертами Google ви отримаєте навички, які підготують вас до роботи на посаді Junior Data Analyst або адміністратора баз даних: очищення даних, розв’язання проблем, критичного мислення, візуалізації даних. Ви навчитеся моделювати реальні сценарії аналізу даних, познайомитеся з етикою даних, інструментами, платформами аналізу та ключовими аналітичними навичками, необхідними для роботи.

Програма складається з восьми курсів:

1) Foundations: Data, Data, Everywhere
2) Ask Questions to Make Data-Driven Decisions
3) Prepare Data for Exploration
4) Process Data from Dirty to Clean
5) Analyze Data to Answer Questions
6) Share Data Through the Art of Visualization
7) Data Analysis with R Programming
8) Google Data Analytics Capstone

Щоб отримати безкоштовний доступ до теоретичної частини, переходьте на сторінку кожного курсу, натискайте Enroll for Free та вибирайте опцію Audit внизу спливаючого вікна.

Data Science Ethics від Мічиганського університету

Тривалість: 15 годин.

Сертифікат + практичні завдання з фідбеком: $49.

Що каже етика про конфіденційність, збір інформації про споживачів і великих даних? На цьому курсі ви вивчите вплив Data Science на сучасне суспільство, принципи справедливості та прозорості. Дізнаєтесь, чому при використанні метаданих для складних систем на кшталт штучного інтелекту необхідна згода користувача на зберігання й обробку інформації, та навчитеся відповідально керувати даними. Викладачі університету Мічигану розкажуть, кому належать дані, чому конфіденційність важлива та як отримати інформовану добровільну згоду.