В этой статье мы рассмотрим 36 лучших курсов по аналитике данных, Big Data и Data Science в 2022 году для начинающих. Еще изучим материалы по Machine Learning (машинное обучение).
В подборку попали только лучшие материалы по отзывам студентов. С помощью этих курсов вы освоите востребованную профессию и начнете зарабатывать от 100 000 рублей в месяц в IT.
ТОП-17 платных курсов по аналитике данных и Big Data с нуля
В первую очередь рассмотрим платные курсы. Мы собрали 17 материалов по Data Science, Big Data, аналитике данных и машинном обучении для новичков. Они помогут вам освоить востребованную и высокооплачиваемую IT-профессию.
«Профессия Data Scientist» — Skillbox
«Профессия Data Scientist» — обучающий онлайн-курс от Skillbox. Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям. Благодаря курсу вы сможете построить карьеру в технологической компании — за рубежом или в России.
После прохождения обучения в вашем резюме будет стаж 1.5 года. Освоение программы выполняется на реальных данных.
Для кого:
- Люди без опыта в IT.
- Программисты.
- Начинающие аналитики.
Программировать на Python.Работать с базами данных и библиотеками.Создавать рекомендательные системы.Использовать нейронные сети.
Выпускники курса получают помощь в трудоустройстве. После успешного завершения обучения, вы получите диплом Skillbox.
Стоимость обучения: 4 500 руб/мес. Это рассрочка на 36 месяцев. Первый платеж можно внести после 6 месяцев обучения.
«Data Scientist» — Нетология
«Data Scientist» — дистанционный курс от Нетологии, где вы научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию. Формат: вебинары и очные лекции в Москве. Вы освоите востребованную профессию с высоким окладом, которая не устареет даже спустя 10 лет.
Для кого:
- Новички в Data Science.
- Разработчики.
- Аналитики.
Использовать библиотеки и Python.Строить модели машинного обучения.Проверять данные и находить проблемы.
После обучения в вашем портфолио будет больше 10 кейсов. Также вы получите сертификат, который подтвердит квалификацию. Выпускники курса получают помощь в трудоустройстве.
Полная стоимость: 130 000 руб. При оплате частями: от 5 417 руб/мес.
«Python для анализа данных» — SkillFactory
«Python для анализа данных» — это курс от SkillFactory по итогам которого вы научитесь за минуты обрабатывать большие файлы, создавать отчеты, автоматизируете сбор данных из интернета.
Длительность: 2 месяца. Формат: онлайн.
Для кого:
- Аналитики.
- Маркетологи.
- Менеджеры.
Работа с большими данными.Сбор данных из интернета.Автоматическое обновление отчетов и работа с ошибками кода.
За время обучения вы прорешаете более 500 задач по 20 разным темам. Выпускники получают помощь в трудоустройстве.
Полная стоимость: 24 900 руб.
«Аналитик данных» — Нетология
«Аналитик данных» — обучающий курс от Нетологии, где вы научитесь с нуля собирать, анализировать и презентовать данные. Формат: онлайн. Это более 10 часов интенсивных уроков и практики с экспертами в неделю.
Для кого:
- Начинающие аналитики.
- Веб-аналитики и программисты.
Работать с сырыми данными.Выдвигать и тестировать гипотезы.Работать с заказчиками данных.
Каждое задание включает в себя практические задания: индивидуальные и командные. После успешного завершения курса вы получите сертификат (удостоверение) и помощь в развитии карьеры.
Полная стоимость: 65 000 руб. При оплате частями: от 5 417 руб/мес.
«Профессия Data Scientist» — SkillFactory
«Профессия Data Scientist» — курс от SkillFactory, где вы освоите одну из самых востребованных профессий 2022 года. Длительность: 24 месяца. Подходит для обучения с нуля.
Математическая статистика.Python для анализа данных.Математика для Data ScienceВыбор специализации: AI разработчик, ML разработчик или Big Data Engineer.
Карьерный центр SkillFactory поможет вам оформить резюме и начать проходить собеседования.
Полная стоимость: 13 500 руб. Есть беспроцентная рассрочка на 12 месяцев.
«Big Data с нуля» — Нетология
«Big Data с нуля» — это курс от Нетологии на котором вы научитесь работать с большими данными и расширите знания в аналитике.
Особенности:
- Более 8 часов интенсивных уроков и практики в неделю.
- 9 изучаемых инструментов для работы с большими данными.
- Работа в команде с экспертом.
- Домашние задания и дипломный проект.
Как собрать и управлять командой Big Data проекта.Как улучшить результаты обработки данных.Как создать стратегию работы с большими данными.
После успешного завершения курса вы получите сертификат, который подтверждает квалификацию. Каждый выпускник получает помощь и поддержку Центра развития карьеры.
Полная стоимость: 23 030 руб. При оплате частями: от 1 920 руб/мес.
«Data Scientist: анализ данных» — Skillbox
«Data Scientist: анализ данных» — онлайн-курс от Skillbox: с нуля до трудоустройства за 9 месяцев. Вы станете специалистом по анализу данных. Научитесь использовать продвинутые методы и инструменты, которые помогут автоматизировать рутинные задачи.
Обучение проводится на реальных проектах.
Для кого:
- Люди без подготовки в IT.
- Начинающие аналитики.
- Менеджеры и владельцы бизнеса.
Программировать на Python.Создавать аналитические панели.Работать с библиотеками и базами данных.Проводить A/B-тестирование.
Выпускники курса получают помощь в трудоустройстве: рекомендации по составлению резюме, подготовка к собеседованию (в компаниях-партнерах), персональные рекомендации по развитию карьеры.
Также вы получите диплом Skillbox, который поможет быстрее найти работу.
Стоимость обучения: 69 000 руб. Можно оформить рассрочку: 2 875 руб/мес. Без первого взноса.
«Machine Learning + Deep Learning» — SkillFactory
«Machine Learning + Deep Learning» — это комплект продвинутых курсов от SkillFactory для освоения машинного и глубокого обучения от классических моделей до нейронных сетей. Длительность: 20 недель.
Для кого:
- Новички.
- Программисты.
- Аналитики.
Введение в машинное обучение.Методы предобработки данных.Введение в искусственные нейронные сети.Сверточные нейронные сети.Transfer learning & Fine-tuning.
После завершения курса вы получите сертификат об успешном окончании.
Стоимость: 47 900 руб.
«Профессия Data Scientist: машинное обучение» — Skillbox
«Профессия Data Scientist: машинное обучение» — курс от Skillbox, где вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения. Также освоите работу с нейросетями.
Длительность: 13 месяцев. Есть помощь в трудоустройстве. В одной программе — 7 обучающих курсов.
Для кого:
- Люди без подготовки в IT.
- Программисты.
- Менеджеры и предприниматели.
Программировать на Python.Работать с библиотеками и базами данных.Строить модели машинного обучения.Применять нейронные сети.Создавать рекомендательные системы.
После прохождения всех модулей обучения вы получите диплом от Skillbox. Он поможет быстрее найти высокооплачиваемую работу.
Полная стоимость: 69 000 руб. Есть рассрочка без первого взноса: 2 875 руб/мес.
«Машинное обучение» — Нетология
«Машинное обучение» — курс от Нетологии, который поможет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей. Закладывает фундамент для развития на уровне middle.
Для кого:
- Разработчики.
- Аналитики.
- Математики.
Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей.Формулировать задачу для data science-проекта.Оценивать качество моделей машинного обучения.Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn.Интерпретировать результаты и составлять отчет об исследовании.
Длительность: 5 месяцев. После обучения в вашем портфолио будет 6 готовых проектов. Также вы получите диплом установленного образца.
Полная стоимость: 45 500 руб. При оплате частями: от 3 792 руб/мес.
«Профессия Data Analyst» — SkillFactory
«Профессия Data Analyst» — обучающий курс от SkilFactory, где вы освоите востребованную профессию аналитика данных с нуля. Длительность: 18 месяцев.
Продуктовая аналитика или маркетинговая аналитика — на выбор.SQL Pro, Python Pro, Machine Learning — один тренажер на выбор.
Карьерный центр поможет вам с поиском работы: сделает ревью вашего резюме, организует консультацию с IT-рекрутером, отправит ваше резюме по партнерской сети компаний.
Стоимость обучения: 8 500 руб/мес.
«Факультет Аналитики Big Data» — GeekBrains
«Факультет Аналитики Big Data» — это онлайн-университет от GeekBrains с гарантированным трудоустройством. Вы освоите востребованную и высокооплачиваемую профессию аналитика Big Data.
Длительность: 18 месяцев.
Для кого:
- Для тех, кто хочет сменить профессию.
- Начинающие аналитики.
- Практикующие IT-специалисты.
Введение в анализ данных.Сбор, предобработка и хранение данных.Алгоритмы обработки и анализа данных.Аналитика Big Data для бизнеса.
После успешного завершения курса вы получите сертификат и диплом.
Стоимость: 9 000 руб/мес.
«Полный курс по Data Science» — SkillFactory
«Полный курс по Data Science» — обучающая программа от SkillFactory по итогам которой в вашем портфолио будет 10 готовых проектов. Также на онлайн-курсе предоставляется индивидуальная помощь ментора.
Длительность: 12 месяцев.
Для кого:
- Новички.
- Программисты.
- Аналитики.
Основы программирования на Python + Python для анализа данных.Математика и статистика для Data Science.Практический Machine Learning.Deep learning и нейронные сети.Менеджмент для Data Science.
После успешного завершения курса вы получите сертификат школы SkillFactory.
Стоимость: 9 500 руб/мес.
«Курс по аналитике данных» — SkillFactory
«Курс по аналитике данных» — обучающая программа от SkillFactory с помощью которой вы освоите профессию аналитика с любым стартовым уровнем. В итоге вы получите более 10 проектов для портфолио. Также предоставляется помощь в трудоустройстве.
Длительность: 6 месяцев.
Для кого:
- Новички.
- IT-специалисты.
- Финансовые работники.
- Аналитики.
40 Бесплатных Курсов по Data Science и Аналитике данных 2022 года
Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим 40 Мощных онлайн-курсов для обучения Data Science и Аналитике Данных (Big Data), которые можно пройти абсолютно бесплатно.
Внизу статьи будет ещё подборка курсов по анализу BI, поэтому читаем её до конца!
Пример диплома
Начинка курса
- Курс 1. Excel для анализа данных
- Курс 2. Обработка данных с помощью SQL
- Курс 3. Python для анализа данных
- Курс 4. Решение бизнес-кейсов
- Подготовка к трудоустройству
11 Бесплатных Курсов по Data Science для Новичков
Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.
Начинка
- О чём курс?
- Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
- Модель, начнём с дерева.
- Pandas, Dataframes.
- Фильтрация данных
- Группировка и агрегация.
- Визуализация, seaborn.
- Практические задания: Pandas.
- Секретный гость.
- Stepik ML contest — это ещё что такое?
- Stepik ML contest — data preprocessing.
- Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
- Немного теории и энтропии.
- Titanic: Machine Learning from Disaster.
- Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
- Последний джедай или метрики качества модели.
- Подбор параметров и ROC and Roll.
- Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
- ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
- Секретный гость.
- Stepik ML contest.
- Снова возвращаемся к деревьям.
- Random forest.
- Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
- Секретный гость.
- И на Марсе будут яблони цвести.
- Нейроэволюция.
- Трюки в Pandas.
- Вот и всё, а что дальше?
- Stepik ML contest.
Что усвоишь
- Основные понятия Data Science и Machine Learning
- Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn
Преимущества
- Начать обучение можно сразу после регистрации
- Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
- Современная программа обучения
- Изложение материала простым языком
- Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения
3. «Нейронные сети»
Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.
Нет сертификата
Начинка
- Основы линейной алгебры.
- Перцептрон и градиентный спуск.
- Алгоритм обратного распространения ошибки.
- Мониторинг состояния сети.
- Заключение.
Твои навыки после обучения
- Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
- Принципы работы нейронных сетей
- Применение нейронных сетей для решения практических задач
Преимущества
- Большая обучающая программа
- Интерактивные тесты и задачи
4. «Знакомство с R и базовая статистика»
Длительность курса составляет 20 часов, формат материала видеообучение с выполнением тестов + текстовые пометки.
Сертификат выдаётся после покупки подписки.
В этом из бесплатных курсов по Data Science разберёшь основы статистики и познакомишься с основами языка статистического программирования R.
Будешь использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Научишься рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение..
Твои науки
- Основы языка программирования R
- Статистическая обработка данных
- Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
- Тестирование гипотез
- Визуализация результатов анализа
Преимущества
- Обратная связь с преподавателями на форуме
- Гибкие сроки изучения материала
- Опытные преподаватели
- Интересная подача материала
- Хорошие примеры
- Можно получить сертификат
5. «Эконометрика»
Длительность курса составляет 30 часов в формате видеоуроков с выполнением тестов.
Выдача сертификата предусмотрена.
Ты будешь подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотришь наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии.
Изучишь базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой ты будешь работать с реальными данными, используя статистический пакет R.
Твои навыки после обучения
- Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
- Исследование закономерности в реальных данных
- Работа со случайными величинами в R
- Прогнозирование переменной y
- Проверка гипотез о коэффициентах в R
- Понимание взаимодействия переменных
Преимущества
- Насыщенная программа обучения
- Работа с материалами в удобное время
- Опытный преподаватель
- Много прикладных задач
- Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
- Общение на форуме с преподавателем
6. «Математическая статистика»
Длительность курса составляет 29 уроков в формате видео. Выполняешь домашку и тесты.
Выдаётся сертификат после обучения.
Начинка учёбы
- Выборка. Описательная статистика.
- Точечные оценки. Свойства и методы построения.
- Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
- Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
- Критерии однородности.
- Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
- Регрессионный анализ.
- Заключительный модуль.
Какие знания и навыки получите:
- Общее понимание теории вероятности
- Понимание описательной статистики
- Корреляционный анализ
- Интервальная оценка
- Методы построения точечных оценок
- Доверительные интервалы
- Регрессионный анализ
Преимущества
- Обучение возможно в любое время
- Много полезной информации в свободном доступе
- Опытный спикер
- Материалы подкреплены примерами
- Лёгкая подача информации
7. «Машинное обучение»
Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков.
Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с искусственным интеллектом.
Продолжительность обучения составляет 71 урок в формате видео + тесты с текстовыми материалами.
Обучающая программа
- Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
- Восстановление пропущенных значений.
- Поиск выбросов и аномалий.
- Кластеризация.
- Задача предсказания, линейная регрессия.
- Классификация, kNN, кросс-валидация.
- Деревья в машинном обучении.
- Линейные классификаторы.
- Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
- Ансамбли алгоритмов.
- Отбор признаков и объектов.
Твои навыки:
- Построение моделей машинного обучения
- Обработка таблиц с данными
- Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
- Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
- Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ
8. «Машинное обучение в финансах»
Узнаешь о внедрении и применении ML (машинного обучения) на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдёшь несколько практических заданий с использованием языка программирования Python.
Длительность курса — аж 21 часов с применением материала.
Выдаётся сертификат платно + нет обратной связь.
Твои навыки после обучения
- Понимание основ и принципов машинного обучения.
- Применение языков программирования Python и Stan.
- Применение машинного обучения на практике.
- Основы банковского дела и финансов.
9. «Анализ данных в R»
Обучение длится 19 уроков, в которых ты смотришь видеоуроки и выполняешь задания с тестами. Выдача сертификата предусмотрена.
В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.
Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.
Твои навыки после обучения
- Считывание и предварительная обработка данных
- Выполнение статистического анализа с помощью R
- Написание собственных функций в R
- Визуализация результатов
Плюсы:
- Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
- Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
- Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
- По окончании обучения можно получить сертификат
10 лучших курсов по анализу данных: где пройти обучение на аналитика
Мы уже писали о профессии аналитик данных. Это специалист по сбору и обработки данных, который находит и систематизирует информацию для бизнеса. Профессия входит в рейтинг самых востребованных и высокооплачиваемых в сфере IT.
В этой статье вас ждёт обзор учебных программ и сравнение 10 лучших курсов, которые позволят стать аналитиком данных с нуля.
Сократите расходы на рекламу, получайте столько же заявок!
Рекомендуем: Click.ru – сервис вернет 18% от расходов на контекстную и таргетированную рекламу:
- Подключите к Click.ru рекламные кабинеты и ведите рекламу как раньше.
- Чем больше вы тратите на рекламу, тем больший процент от расходов вернется.
- Переводите выплаты на электронные кошельки, на банковскую карту или реинвестируйте в рекламу.
- Оцените, как просто начать экономить на рекламе!
Узнать подробнее >> Реклама
Курсы для продакт-менеджеров
10 лучших курсов по аналитике данных
Перейдем к обзору 10 программ обучения анализу данных для начинающих.
Курс «Профессия Data Analyst» от Skillbox
Онлайн-курс поможет в освоении востребованной профессию с нуля. За время обучения вы научитесь работать в BI-инструментах, использовать Python и SQL, пройдёте все этапы работы дата-аналитика и добавите в портфолио три проекта.
Студенты научатся использовать для автоматизации рутинных задач продвинутые инструменты и методы. Практические видеоуроки можно изучать в удобном для вас темпе, а для исправления ошибки и закрепления знания предоставляется помощь наставника. В конце обучения вы защищаете дипломную работу (подходит для заполнения портфолио) и получаете диплом.
Курс подойдёт новичкам, аналитикам, которые хотят повысить квалификацию, маркетологам, владельцам бизнеса и продакт-менеджерам, а также разработчикам, которые хотят поменять направление.
Главная фишка курса «Профессия Data Analyst» – первый платеж нужно сделать лишь после 6 месяцев обучения. Можно оформить кредит на срок до трех лет.
Программа курса:
- Введение в Data Science.
- Статистика и теория вероятностей.
- Математика для Data Science.
- Продуктовая и маркетинговая аналитика.
- BI-аналитика.
- Универсальные знания программиста.
- Английский для IT-специалистов.
Длительность курса: 9 месяцев.
Сколько стоит: от 5 600 рублей/месяц. Посмотреть курс >>>
Курс «Tableau: творить, исследуя данные» от «Нетологии»
Максимально полный практический курс на русском языке от практикующих экспертов GlowByte Consulting. Включает в себя видеоуроки и онлайн-воркшопы, а также домашние задания с обратной связью. Вебинары проходят два раза в неделю (с доступом до конца обучения), навыки закрепляются выполнением практического домашнего задания с проверкой или тестированием. В любое удобное время доступны онлайн-консультации с преподавателями и координаторами.
Интенсивное обучение позволяет в короткий срок выучиться на аналитика данных: внедрять Tableau в рабочий процесс, самостоятельно работать с данными и создавать понятные визуализации.
Программа курса:
- Основы работы в Tableau.
- Продвинутая аналитика с Tableau.
- Работа с инструментами Professional.
- Воркшоп по работе с Tableau.
- Дипломная работа.
- Длительность курса: около года.
- Сколько стоит: 30 тысяч рублей (предусмотрена ежемесячная оплата)
- Что ученики получают на выходе:
- Понимание основ внедрения бизнес-аналитики в компанию.
- Умение работать с источниками и формировать наглядные отчеты по ключевым показателям.
- Навыки работы в Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau Professional.
- Сертификат.
- Помощь в составлении резюме и подготовке к собеседованию.
- Стажировки и трудоустройство.
Посмотреть курс >>>
Курс «Data Scientist» от «Нетологии»
Курс включает в себя онлайн-вебинары и очные лекции в Москве по машинному обучению. Программа по анализу данных подойдет разработчикам, аналитикам и топ-менеджерам в IT. Они научатся строить и обучать предиктивные модели при помощи нейросетей и алгоритмов машинного обучения.
Каждое занятие включает в себя практические задания индивидуального и командного типа. Студентам предоставляется помощь менторов, экспертов, преподавателей в процессе и после обучения.
Программа курса:
- SQL и получение данных.
- Python и математика для анализа данных.
- Feature Engineering и предобработка данных.
- Построение модели.
- Работа с заказчиком.
- Рекомендательные системы.
- Распознавание изображений, машинное зрение.
- Обработка естественного языка (NLP).
- Итоговый хакатон.
- Дипломная работа.
- Длительность курса: 11 месяцев.
- Сколько стоит: 200 тысяч рублей (можно оплачивать частями).
- Что ученики получают на выходе:
- Диплом.
- Освоение инструментов scikit-learn, OpenCV, PostgreSQL, NLTK, Pandas, Tensorflow.
- Помощь с составлением резюме и подготовкой к собеседованию.
- Информирование о вакансиях в компаниях-партнерах.
Посмотреть курс >>>
Курс по аналитике данных от «Skillfactory»
25 курсов для начинающих дата-аналитиков — Образование на vc.ru
Подборка сайтов с бесплатными уроками по изучению больших данных.
{“id”:33816,”gtm”:null}
Средняя зарплата дата-аналитика, по данным HeadHunter, — 120 тысяч рублей. В материале выделены основные требования в вакансиях дата-аналитиков и места, где можно получить навыки в этой области бесплатно.
Специалисты по работе с большими данными умеют извлекать полезную информацию из всевозможных источников и анализировать её для принятия бизнес-решений. Как правило, аналитики сталкиваются с разрозненной информацией, поэтому важно уметь извлекать нужные данные.
Сейчас профессия дата-аналитика считается одной из самых привлекательных и перспективных в мире. Чтобы стать хорошим аналитиком, нужно больше разбираться в статистике, чем в программировании. Потому что во время работы приходится строить математические модели, которые опишут проблему и фактические данные.
Дата-аналитик работает со случайными величинами и вероятностными моделями, его задача — найти неожиданные закономерности. Поэтому знание теории вероятностей и математической статистики — одно из главных требований к соискателям.
Также необходимо знать языки программирования R или Python и иметь представление о технологиях обработки больших данных. Этих знаний достаточно, чтобы претендовать на начальную позицию дата-аналитика.
Чтобы стать хорошим аналитиком, надо не только разбираться в программировании или статистике, но и отлично знать продукт, а главное, уметь проверять и предлагать гипотезы. Большие данные при правильном применении содержат огромное количество классных инсайтов и идей, как улучшить продукт или определить, что важно.
Но у большинства задач нет однозначного решения или алгоритма: в этом плане анализ данных — работа очень творческая. Важно и умение выбрать правильную визуализацию. Одни и те же данные могут выглядеть случайным набором точек или же рассказать много интересного при правильном подходе.
Во «ВКонтакте» мы работаем с огромными объёмами данных — более 20 млрд измерений в сутки. Информацию собираем на кластер Hadoop и используем различные инструменты для обработки: ответы на простые вопросы нам даёт Hive, а более сложную аналитику помогают осуществлять Spark, Pandas, Sklearn.
Для анализа продуктовых и технических метрик и A/B-экспериментов также используем разработанную нашей командой систему сбора данных, агрегации и визуализации. Благодаря анализу данных мы ежедневно проверяем десятки продуктовых гипотез и проводим сотни экспериментов, которые позволяют нам постоянно совершенствовать продукт, делать наши сервисы более удобными и персонализированными.
Например, в 2015 году мы начали анализировать активность пользователей в ленте новостей и смотреть, что можно улучшить. После большого количества исследований мы пришли к выводу, что можем сделать всё существенно удобнее, и в 2016 году запустили «умную» ленту, максимально интересную и полезную для каждого пользователя.
Мы постоянно продолжаем анализировать активность аудитории. В какой-то момент мы на практике обнаружили, что пользователям хочется расширять свой круг интересов и знакомиться с новыми авторами. Поэтому в 2017 году был запущен раздел «Рекомендации». И сейчас, анализируя растущую активность в новом сервисе, мы видим, что это было правильное решение.
Интерфейс Codecademy
Онлайн-платформа Codecademy предлагает интерактивное изучение Python: на одной странице объясняется краткая теоретическая информация и интерпретатор кода. Курс рассчитан на начинающих пользователей и рассказывает о базовых командах языка программирования.
Курс предоставляется условно-бесплатно: получить доступ к контрольным заданиям и работе над проектами можно только по платной подписке. Бесплатные уроки подойдут, чтобы изучить простые конструкции и разобраться в синтаксисе языка.
Самоучитель Мусина — одна из крупных баз знаний про Python на русском языке. На сайте находится информация о модулях, материалы про анализ данных с помощью библиотеки Pandas, теоретическая информация, примеры задач и полезные ссылки. Также на основе опубликованных статей подготовлен самоучитель в PDF-формате.
Автор: Институт биоинформатики.
На курсе преподаватели знакомят с базовыми понятиями программирования. В качестве домашних заданий предлагается большой объём практических задач — все решения проверяет автоматическая система. При этом преподаватели не дают индивидуальные консультации. В курс также вошли задачи повышенной сложности, которые необязательно решать, чтобы пройти курс.
Автор: Институт биоинформатики.
Требования: базовые навыки программирования на Python или других языках программирования.
Студенты курса изучают фундаментальные основы языка: как интерпретатор исполняет код, где он хранит переменные и данные, как определяются собственные типы данных и функции. Курс рассчитан на пользователей, которые знакомы с базовыми навыками программирования.
Проверочные задачи в курсе разделены на два типа: на закрепление материала и поиск способов для применения изученных навыков. Решения проверяются системой.
Слушатели изучают три базовые темы: использование функций, создание и использование классов. Последний урок посвящён созданию собственных проектов. Обучение строится на работе над мини-проектами и изучении важных концепций. Курс нацелен на тех, кто хочет стать программистом или планирует с ними работать.
Автор: Институт биоинформатики.
В этом курсе преподаватели рассматривают R как язык программирования, а не как инструмент решения конкретных задач. Слушатели изучают основные типы данных и универсальные семантические правила, а также темы, связанные с анализом и обработкой данных.
Автор: Институт биоинформатики.
Требования: базовые знания в области статистики.
Преподаватели объясняют основные этапы анализа данных с помощью языка R. Студентам расскажут об основных этапах статистического анализа R, считывании и предварительной обработке данных, применении основных статистических методов и визуализации результатов.
Требования: курс ориентирован на аналитиков, которым необходимо знание R для работы над статистическими проектами.
Курс разработан Microsoft вместе с Техническим университетом Дании. В курсе рассказывают про основы R, учат читать и записывать данные, работать с ними и получать результаты. Также преподаватели объясняют, как выполнять интеллектуальную аналитику с помощью R и визуализировать данные.
Интерфейс системы обучения DataCamp
DataCamp предлагает интерактивные курсы изучения R и Python по темам в области науки, статистики и машинного обучения. Проект делает упор на работу с данными. DataCamp сотрудничает с RStudio, Continuum Analytics, Microsoft, привлекает преподавателей из компаний-лидеров Pfizer, Liberty Mutual, H2O, DataRobot и других.
Бесплатная подписка открывает доступ к базовым курсам и первой главе платных. Чтобы получить неограниченный доступ, нужно купить подписку за $29 в месяц или за $300 в год.
Автор: Институт биоинформатики.
На курсе изучают подходы к описанию данных, полученных в ходе исследований, базовые понятия статистического анализа, интерпретацию и визуализацию полученных данных. Основной акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчётные формулы.
Автор: Computer Science Center.
Требования: знания в области одного из языков программирования: циклы, массивы, списки, очереди.
В курсе разбираются базовые алгоритмические методы: «жадные» алгоритмы, метод «разделяй и властвуй», динамическое программирование. Для всех методов преподаватели показывают математическое доказательство корректности и оценки времени работы.
Также на курсе рассказывают об особенностях реализации алгоритмов на C++, Java и Python. Большинство алгоритмов, которые рассматриваются на курсе, необходимо запрограммировать в рамках выполнения заданий.
Слушатели курса познакомятся с основными понятиями, используемыми для описания данных. Преподаватели расскажут о методах исследований, научат вычислять и интерпретировать статистические значения, вычислять простые вероятности. Студенты изучат законы распределения и научатся управлять ими для создания вероятностных прогнозов данных.
Требования: прохождение курса «Введение в описательную статистику».
Курс посвящён изучению вывода неочевидных данных. Студенты изучат оценку параметров с использованием выборочной статистики, научатся тестировать гипотезы и доверительные интервалы. Преподаватели объяснят работу t-критерия и дисперсионный анализ, корреляцию и регрессию, а также другие методы проверки статистических гипотез.
Требования: базовые навыки программирования на Python.
Слушатели курса изучат основные понятия науки о данных: управление данными, анализ данных с помощью методов статистики и машинного обучения, передача и визуализация информации, работа с большими данными.
Автор: Высшая школа экономики, Школа анализа данных.
Требования: знание основ математики (функции, производные, векторы, матрицы), навыки программирования на Python.
На курсе рассматриваются основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения: классификация, регрессия и кластеризация. Слушатели научатся оценивать качество моделей и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Преподаватели расскажут о современных библиотеках, в которых реализованы изучаемые модели и методы оценки их качества.
Автор: Гарвардский университет.
В курсе изучаются основы визуализации данных и анализа поисковых данных. Слушатели научатся использовать пакет R ggplot2 для создания пользовательских графиков. Также преподаватель расскажет об основных ошибках, которые допускаются при работе с данными.
Требования: практические задания основаны на Microsoft Azure и требуют подписки Azure.
Слушатели курса узнают, как использовать машинное обучение для построения прогностических моделей. Преподаватели курса расскажут, какое программное обеспечение необходимо для обработки и анализа естественного языка, изображений и видео. Также студенты научатся создавать интеллектуальных чат-ботов.
Автор: Стэнфордский университет.
Слушатели курса узнают об эффективных методах машинного обучения и получат практические навыки их реализации. Также преподаватели расскажут о лучших практиках Кремниевой долины в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Курс даёт широкое введение в машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и распознавание статистических моделей.
Курс основывается на тематических исследованиях и практическом опыте — студенты узнают, как использовать алгоритмы обучения для построения «умных» роботов, анализировать текст, получат навыки в области компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио, интеллектуального анализа баз данных и других областей.
Требования: желательно уметь читать и писать код, в курсе используются Java и Python.
Загрузка...
