Школа программирования яндекс отзывы кто учился: Яндекс.Практикум — сервис онлайн-образования | Отзывы покупателей

Содержание

Отзывы об «Яндекс.Практикум» undefined — Яндекс.Карты

В конце апреля приобрёл курс по веб-разработке от Яндекс Практикума. Надо сказать, первые полтора месяца (а это два учебных модуля) были продуктивными, познавательными и интересными. Первое впечатление оказалось обманчивым. Затем, когда учебный модуль по вёрстке подошёл к концу, я понял, что знаний, предоставленных курсом, явно недостаточно для того, чтобы самостоятельно заниматься вёрсткой. Итого. За полтора месяца всего два макета по вёрстке. Серьёзно? И это должно сделать из меня верстальщика? В чате (Slack) как ни задашь вопрос, отвечают туманно и намёками (К наставнику потока претензий не имею. Он старался). Надеешься, что за 95 тысяч из студента должны сделать универсального солдата. На деле же этого нет. Ты предоставлен сам себе. Дополнительную информацию ищи сам. Хорошо. Но тогда возникает вопрос: зачем нужны вы, если я могу искать сам? Непонятно. О код-ревью. Я всё понимаю, нужно, чтобы студенты относились к учёбе серьёзно.

Но тогда и вы следите за компетенцией ревьюеров. Мне, правда, повезло. За всё время попались ревьюеры, которые детально просмотрели работу, нашли ошибки и написали развёрнутые комментарии (Что, где и как нужно подправить). А кому-то из однокурсников повезло менее: ревьюер либо находил ошибку там где её нет, либо, проверяя работу во второй раз, находил те ошибки, которые не заметил в первый. Ладно. Человеческий фактор. С кем не бывает. Но, зная о таких казусах, Яндекс Практикум, неужели так трудно давать работу студента на проверку ревьюерам в две-три руки? Чтобы проверял не один, а два ревьюера. Так же эффективней. Не заметил ошибку один человек — так заметит второй. В моём представлении обратная связь со студентом – это не наставники, которые имеют где-то основную работу и отвечают постольку-поскольку, и не «мёртвые души» (ревьюеры), которые, бог его знает, что же они там имели в виду своим замечанием, а человек, основная работа которого – вовремя отвечать на все возникающие вопросы студентов.
А когда 70 студентов приходится на 7-8 наставников, о каком качестве обратной связи может идти речь? Яндекс Практикум, мой вам совет: наймите в штат хотя бы одного опытного разработчика, в чью задачу входило бы всего лишь – всё время находиться в чате и отвечать доступно, простыми словами на все возможные вопросы студентов. Даже от одного такого человека пользы для проекта будет в разы больше, чем от всей вашей армии маркетологов, менеджеров, SEO-шников и прочих гуманитариев. Яндекс, вы не бедствуете. С вас не убудет. Теперь о тренажере: не буду говорить о том, что он глючный и временами тормозит ваш учебный прогресс багами. Это и так понятно. В таких больших и сложных программных продуктах без этого, видимо, никуда. Хорошо хоть обратная связь с технической поддержкой работает исправно и быстро устраняет ошибки. Но чего простить никак не смогу – так это отсутствие информативности. Этот тренажер НЕ справляется со своей главной задачей. Он НЕ учит. Вот, например, возьмём раздел по гридам.
Здорово, что Яндекс решил осветить эту технологию. И в тренажере вроде как задания составлены красиво. Но они не учат. Всё, что требуется от меня, — это послушно вбивать две три (утрирую) строчки своего кода в покрывало чужого кода, чтобы увидеть результат. Но как я смогу понять логику работы в этом задании, если весь этот код на экране – он не мой? Не я его писал. Вы хотя бы перед выполнением задания вставляйте анимацию, в которой отображалось бы «До» и «После» написания кода, чтобы человек представлял для чего ему сейчас предстоит править код. Последней каплей терпения стало то, что я обнаружил совершенно бесплатный сайт freeCodeCamp, на котором задаром предоставлена полезная и актуальная информация, в том числе по гридам и флексбоксу. Яндекс Практикум, как же, блин, так вышло, что на зарубежном бесплатном (!) ресурсе тренажер по гридам объясняет всё куда лучше, чем ваш тренажер, за который предлагается заплатить 95 тысяч? Вам самим не стрёмно? Если просите такую сумму, то доведите продукт до ума, а не выпускайте на рынок сырой огрызок.
В настоящий момент курс НЕ стоит таких денег. Уже учусь в другом месте, и мне есть с чем сравнить. О времени прохождения: на него нужно выделять явно не по два часа в день. В действительности нужно куда больше. Ладно я. Мне повезло со свободным временем. Его было в избытке (Спасибо государству). Но даже с этим я минимум по двое суток тратил на теорию и тренажер. Причем, возникал диссонанс: теория перед практикой в тренажере преподнесена лаконично, понятно, но как составлены условия к заданиям в самом тренажере – это тихий ужас. Такими расплывчивыми формулировками можно смело составлять законы в стране. Хотя и по теории тоже есть вопросы. Про мощную, полезную функцию calc всего одна куцая страница. Хочешь изучить больше – вот тебе сложная статья с графиками, линейными интегралами. По-вашему, я похож на академика, чтобы переварить всё это с первого раза? Разве искусство преподавания не должно заключаться в том, чтобы сложные вещи объяснить простыми словами? Что касается денег за курс.
После того как я отчислился мне их так и НЕ вернули. Даже на момент написания отзыва. Но это уже другая история. Пусть с Практикумом теперь разбирается Роспотребнадзор. Надеюсь, мой отзыв предостережет всех тех, кто намеревался потратить свои сбережения на Практикум. В настоящее время, по моему мнению, он явно того не стоит. Может быть, изначально в Практикум и была заложена благая цель, но в итоге она пала жертвой работы маркетологов (на рекламу которых я и повёлся в итоге). P.S. Бонусом: когда руководителя факультета веб-разработки в вебинаре спросили «А почему всё таки 10 месяцев обучения?», тот ответил «Потому что так сказали наши маркетологи». Ха-ха. Замечательно.

Яндекс.Практикум — цены на курсы, скидки

ДОСТОИНСТВА:
Качественный контент, дружелюбное сообщество единомышленников, код-ревью домашних заданий, сформированное портфолио проектов к концу обучения
НЕДОСТАТКИ:
Избирательный тренажер и баги в нём, отсутствие в программе обучения некоторых тем
Почитав отзывы о Практикуме на этом портале, честно признаюсь, меня бомбануло — в топе сплошь негативные посты с кучей критики, претензий и хейта в адрес Яндекса и Практикума в частности.

В связи с этим появилось жгучее желание поделиться своим опытом и разобрать некоторые претензий от авторов вышеописанных постов.
Несколько слов о себе, дабы не быть голословным — в Практикуме обучался на курсе Веб-разработчик , начал в июле 2019, закончил в апреле 2020. После окончания обучения почти сразу устроился Фронтенд разработчиком и на данный момент работаю по новой профессии.
Первое, чего хотелось бы коснуться и на что обращали внимание многие авторы — претензии к тренажеру. Чаще всего упоминалось его избирательность в решениях заданий (принимались только строго определенные ответы), неудобство интерфейса, и задания по типу Hello world . Начну с минусов — да, в некоторых заданиях имеет место быть только решение, задуманное автором, сам по ходу обучения с этим несколько раз сталкивался. По этому поводу команде Практикума мы высказывались, ребята в курсе проблемы. И результат есть — тренажер постоянно допиливается, как пример, за время моей учебы был полностью переписан бесплатный курс по Веб-разработке.
Насчет сложности заданий — я считаю, что если ты до этого не сталкивался с программированием вообще, нужно начинать с азов, показывать самые базовые вещи и давать студенту применять эти вещи на практике, постепенно наращивая сложность выполняемых заданий. Именно этот подход и использует Практикум — постепенно вводя в курс дела и не бросая на амбразуру с алгоритмами и задачами со сложной логикой и абстракциями. Но, по мере обучения сложность будет постоянно расти, в качестве примера — мой код, который я написал в тренажере примерно на середине обучения по JavaScript:
Насчет удобства — есть момент, тоже не нравилось, что задание в таком маленьком окошке. Но учитывая, сколько всего удалось уместить в одно браузерное окно — вполне комфортно, возможно в будущем интерфейс также поменяют.
В общем, касательно тренажера — его главная задача — давать опробовать на практике теорию, которую ты только что прошел, понять что это, и с чем это едят. Как по мне — тренажер с ней отлично справляется, ты сразу обкатываешь теорию в тренажере. Не совсем понимаю людей, которые критиковали сложность заданий, якобы все просто и не заставляют думать — я проходил также бесплатную часть по Python-разработке(именно к нему были претензии в отзывах), и хочу сказать, что задания там довольно потные, пришлось реально поломать голову и даже один раз написать в поддержку, думал баг тренажера (в итоге выяснилось, что мой косяк 🙂 Поэтому делаю вывод, что авторы тех отзывов скорее всего даже не прошли до конца бесплатный курс и при первом же затыке побежали сюда писать гневные отзывы.
По поводу того, что Практикум — лишь дорогой способ научиться гуглить. Судя по этому отзыву, у автора возникли проблемы на самой первой же теме, которую изучают на Веб-разработке. И якобы никто не помог, и бросили на произвол судьбы и т. д. Не зная всей ситуаций сложно давать ей оценку, но зато могу рассказать, как было во время моего обучения. Ты проходишь тему в тренажере, далее — выполняешь по ней домашнее задание самостоятельно. В процессе учебы все возникающие вопросы можно обсудить в Slack (местный чатик) с одногруппниками и наставником, также раз в две недели проводиться вебинар, где наставник разбирает наболевшие вопросы учеников. За все время учебы не могу вспомнить случая, чтобы мне кто-то не ответил или кто-то отослал. Да, конечно бывали ситуации, когда вместо готового решения ты получаешь ссылку на статью, прочитав которую ты сможешь решить проблему. Но ведь в этом и есть смысл обучения, разве нет? Какой толк от того, что тебе дадут кусок готового кода, ты его скопипастишь и всё? Ответ очевиден — никакого.
Исходя из этого, хочу подвести к главной мысли этого отзыва. Проблема многих, что они думают, что купив курс(будь то Практикум или любой другой) ты покупаешь себе сразу билет в новую профессию, но ты покупаешь лишь инструмент для достижения своей цели.
Нужно постоянно уделять время обучению, быть готовым к трудностям и к неудачам (а они будут у всех), иначе ничего не получится. Как и у любого инструмента, у Практикума есть свои плюсы и минусы.
И сейчас, начав работать в IT сфере, я понял, за что стоить сказать спасибо Практикуму. Специфика IT такова, что она постоянно меняется и развивается, то, что актуально сейчас, может стать никому не нужным через год, поэтому чтобы не вылететь из колеи трендов нужно постоянно учиться. И как раз этому Практикум и учит, это его идеология — научиться учиться. И именно благодаря тому, что тебя не вели за ручку во время учебы все это время, а давали возможность подумать самому, лишь подталкивая в нужную сторону, я научился самостоятельности. Без этого навыка в IT делать нечего.
Минус Практикума также вытекает из специфичности IT — актуальность учебного материала. Но справедливости ради, этого минусу подвержены абсолютно все курсы. Пример, во время моего обучения в программе не было изучения JS фреймворков, на момент создания курса у джуниор разработчиков их знание не требовалось. Буквально за год ситуация изменилась, теперь это обязательное требование во многих вакансиях. В итоге сейчас я самостоятельно занимаюсь их изучением. Но, в защиту скажу, что Практикум с весны 2020 ввел в программу веб-разработки изучение одного из фреймворков. Что подтверждает, что Практикум держит руку на пульсе и развивается вместе с IT рынком.
Итог: на выходе я получил крепкий базовый фундамент знаний, необходимых для старта, что позволило найти работу в новой профессии, навыки самостоятельного обучения и знакомство с отличными людьми. Считаю Практикум — на данный момент самой удачной инвестицией в себя 🙂
Немного напутствий тем, кто в процессе принятия решения покупки курса (казалось бы очевидные вещи, но не всем понятные) — скажу сразу, IT сфера не для всех, идя в разработку нужно быть готовым подолгу сидеть за компом, к трудностям, и поискам решений возникающих проблем. Но взамен, ты будешь получишь возможность работать в самой передовой сфере сегодня, которая достойно оплачивается и обладает кучей плюшек. И конечно эндорфины, когда начнешь видеть результаты своей работы 🙂 Главное не бояться, и верить в себя. Успехов всем!

Подробнее

Опыт обучения из первых рук. Яндекс.Практикум – Аналитик данных / Хабр


Делюсь опытом обучения в Яндекс.Практикуме, для тех, кто хотел бы получить или совершенно новую специальность или перейти из смежных сфер. Я бы назвала его первой ступенью в профессии, на мой субъективный взгляд. Точно знать, с нуля, что нужно изучить сложно, ведь у каждого есть определенный багаж знаний, а этот курс многому научит, и каждый поймет для себя, знания в каких сферах нужно будет дополучить – почти во всех случаях достаточно будет бесплатных дополнительных курсов.

Как я пришла к «мысли» об аналитике?

Несколько лет занималась созданием интернет-магазинов и их обслуживанием (маркетинг, реклама, Яндекс.Директ и т.д.). Захотелось сузить сферу деятельности и заняться только тем, из этого широкого спектра, что нравится больше всего. Причем даже название будущей профессии не знала, были только примерные требования к рабочему процессу. Самостоятельное освоение программ и инструментов, никогда не было для меня препятствием, поэтому решила искать, где можно и опыт применить и освоить новое.

Сначала думала о получении второго высшего образования или профессиональной переквалификации, так как курсы казались чем-то несерьезным. При просмотре различных вариантов, случайно наткнулась на Яндекс.Практикум. Профессий было немного, среди них и был аналитик данных, описание заинтересовало.

Начала изучать, что есть по информационной аналитике в плане получения второго высшего, но оказалось, что сроки обучения довольно велики для сферы, где всё очень быстро меняется, высшие учебные заведения, вряд ли успеют реагировать на это. Решила посмотреть, что предлагает рынок помимо Практикума. Большинство участников, снова предлагало очень долгие 1-2 года, а хотелось бы параллельного развития: вход в профессию на нижних позициях и дальнейшее обучение.

Что хотелось в профессии (рабочий процесс не рассматриваю)

  • хотелось, чтобы обучение было перманентным процессом в моей профессии,
  • прекрасно справляюсь с рутинными операциями, если вижу интересную цель, но хотелось многозадачности, чтобы рабочий процесс не состоял из нескольких механических действий,
  • чтобы это было действительно нужно бизнесу и не только (собственно рынок подтверждает это рублем или долларом),
  • был элемент самостоятельности, ответственности, «полного цикла»,
  • было куда расти (в настоящий момент вижу это как machine learning и научную деятельность).


Итак, выбор пал на Яндекс.Практикум из-за:

  • срока обучения (всего полгода),
  • низкого порога вхождения — обещали, что даже со средним образованием можно освоить профессию,
  • цена,
  • вернут средства, если поймешь, что эта профессия тебе не подходит (есть определенные правила, вполне справедливые),
  • практика и еще раз практика — практические проекты, которые войдут в портфолио (посчитала это самым важным),
  • онлайн-формат, поддержка,
  • бесплатный вводный курс по Python, так же на этом этапе понимаешь, нужно ли тебе это,
  • кроме того, нужно учесть, какой тип памяти у Вас преобладает. От этого будет зависеть быстрота и успешность обучения. Для меня очень важно, чтобы учебные материалы были в виде текста, так как лично у меня наиболее развита зрительная память. Например у Geekbrains все учебные материалы в видео-формате (по информации из учебного курса). Для тех, кто воспринимает информацию на слух, возможно, такой формат больше подойдет.

Опасения:
  • попадала в самый первый поток и понимала, что, как и у любого нового продукта обязательно будут технические недостатки,
  • понимала, что ни о каком обязательном трудоустройстве речи не идет.
Как проходит учебный процесс?

Для начала Вы должны пройти бесплатный вводный курс по Python и выполнить все задания, так как, не выполнив предыдущее, не появится следующее. Так построены и все последующие задания в курсе. Так же, объясняется, в чем заключается профессия и стоит ли идти на курс.

Помощь можно получать в Фейсбуке, Вконтакте, Телеграмме и основное общение в Slack.
Основная доля общения в Slack происходит с преподавателем при прохождении тренажера и при выполнении проекта.

Кратко, об основных разделах

Начинаем обучение с углубления в Python и начинаем использовать Jupyter Notebook для подготовки проектов. Уже на первом этапе выполняем первый проект. Так же происходит ознакомление с профессией и требованиями в ней.

На втором этапе происходит обучение обработке данных, во всех ее аспектах, и начинаем изучать и анализировать данные. Здесь добавляется еще два проекта в портфолио.

Затем идет курс по статистическому анализу данных + проект.

Первая треть пройдена, делаем большой сборный проект.

Далее обучение работе с базами данных и работе на языке SQL. Снова проект.
Теперь углубление в анализ и маркетинговая аналитика и конечно же проект.
Далее – эксперименты, гипотезы, А/В-тестирование. Проект.
Теперь наглядное представление данных, презентация, библиотека Seaborn. Проект.

Вторая треть пройдена – большой сводный проект.

Автоматизация процессов анализа данных. Потоковые аналитические решения. Дашборды. Мониторинг. Проект.
Предсказательная аналитика. Методы машинного обучения. Линейная регрессия. Проект.

ВЫПУСКНОЙ ПРОЕКТ. По результатам которого, получаем сертификат о дополнительном образовании.

Все выполняемые проекты имеют прикладной характер в различных сферах бизнеса: банки, недвижимость, интернет-магазины, инфопродукты и т.д.

Все проекты проверяются менторами Яндекс.Практикума – работающими аналитиками. Общение с ними так же оказалось крайне важно, они и мотивируют, но для меня самое ценное проработка ошибок.


Важная часть это — видео-конференции с наставниками и видео-тренинги с приглашенными практикующими специалистами.
Существуют и каникулы)) – по одной неделе между двумя третями. Если процесс идет по расписанию, Вы отдыхаете, а если не очень, то доделываете хвосты. Так же есть и академический отпуск, для тех, кто по каким-то причинам должен отложить обучение.
Немного про тренажер


Курс новый, но видимо основываясь на других курсах, специалисты Яндекса знают, как иногда тяжело приходится, когда наступает перегруз и информация «не заходит». Поэтому решили максимально развлечь учащихся веселыми рисунками и комментариями, и надо сказать, это действительно помогало в моменты отчаяния, когда «бьешься» над заданием.


А отчаяние иногда наступало:

  • ты, ВУЗ закончила давно и ничего, казалось бы, уже не помнишь и тут видишь название темы «Нормальная аппроксимация биномиального распределения» и опускаются руки, и думаешь, что это уже ты точно не поймешь, но впоследствии и теория вероятностей и статистика становятся для тебя все более понятными и интересными,
  • или у тебя получится вот это:


Совет будущим студентам – 90% ошибок больше от усталости или перегруженности новой информацией. Отвлекитесь на полчаса – час и снова пробуйте, как правило, за это время Ваш мозг переработает и решит всё за Вас)). И 10% если Вы не поняли тему – перечитывайте еще раз и все обязательно получится!

Во время обучения, появилась специальная программа по помощи с трудоустройством: составление резюме, сопроводительных писем, оформление портфолио, подготовка к интервью и так далее, со специалистами HR – отдела. Для меня это оказалось чрезвычайно важным, так как поняла, что уже очень много лет на собеседованиях и не была.

Уже находясь, практически в конце обучения, могу посоветовать, чем желательно обладать:

  • как ни странно, склонностью к анализу, способностью выстраивать логические взаимосвязи, такой тип мышления должен преобладать,
  • не должна быть утеряна способность и желание учиться (придется многое изучить самостоятельно), это больше, конечно, для категории людей старше 35,
  • так же банально, но лучше не начинать, если мотивация ограничена только тем, что «хочу много/больше зарабатывать».

Недостатки и не совсем оправданные ожидания, куда же без них
  • Обещают, что со средним образованием любой может понять.

    Не совсем так, даже среднее образование все-таки разное. Считаю, как человек заставший древние времена)), когда не было широкого распространения сети Интернет, что должен быть достаточный понятийный аппарат. Хотя, высокая мотивация всё победит.

  • Интенсивность оказалась довольно высокой.

    Будет сложно работающим (особенно в далекой от этого сфере), возможно, стоило бы перераспределить время не поровну между курсами, а на первую треть больше и так по убыванию.

  • Как и ожидалось, были технические неполадки.

    Как человек занимающийся, проектами полного цикла, понимаю, что как минимум поначалу, невозможно без технических проблем. Ребята очень старались как можно быстрее всё исправить.

  • Не всегда вовремя отвечает преподаватель в Slack.

    «Вовремя» понятие двоякое, в данном случае во время нужное тебе, так как работающие студенты выделяют отрезок времени на учебу и для них критична скорость ответа на вопросы. Нужно больше преподавателей.

  • Обязательны посторонние источники (статьи, дополнительные курсы).

    Часть статей рекомендует Яндекс.Практикум, но этого недостаточно. Могу порекомендовать, параллельно дополнить курсами на Stepik – Big Data для руководителей (для общего развития), Программирование на Python, Основы статистики обе части с Анатолием Карповым, Введение в базы данных, Теория вероятностей (первые 2 модуля).


Заключение

В целом курс сделан очень хорошо и имеет целью, как обучение, так и мотивацию. Потребуется еще много чего освоить, но теперь меня это не пугает, уже есть осмысленный план действий. Стоимость очень доступная — одна зарплата аналитика на низшей позиции. Очень много практики. Помощь во всём, от резюме до снабжения кофе.

Отзыв о курсе «Анализ данных» на Яндекс Практикум | by Ruslan Fatkhutdinov

Я успешно закончил обучение в Яндекс Практикум по направлению «Анализ данных». Поэтому расскажу вам как это было.

UPD от 02.02.2021: Год спустя завершил курс от Яндекс Практикума “Python-разработчик”, отзыв по ссылке.

В феврале 2019 года Яндекс анонсировал запуск своей онлайн-школы «Яндекс Практикум». Обещали обучить на фронтенда, веб-разработчика или аналитика данных.

“О, Яндекс учит. О, учит анализу данных!” — подумал я и приступил к прохождению бесплатного блока.

Блок посвящен основам Python и анализа данных. В описании говорится что его прохождение займет ~20 часов. Буду честен, с моими навыками программирования (-1) этот блок я проходил часов 40. Это было сложно, это было нервно. Мой мозг кипел в процессе адаптации к новой логике. Но каждый раз когда руки начинали опускаться, я вспомнил простую истину: Всё хорошее достается с большим трудом (Спасибо, доктор Келсо).

К завершению вводной части я был переполнен энтузиазмом продолжить свое обучение. Поэтому без раздумий оплатил участие в платном блоке (спасибо поддержке за маленький, но приятный бонус).

Кстати, если вы тоже хотите приятный бонус, напишите мне (вконтакте или telegram), я знаю волшебное слово и волшебных людей 😉 А еще волшебное слово действует на любую форму оплаты (полная или помесячная), любой курс, и суммируется со скидкой от Яндекс Плюс. И если вы видите это сообщение, значит оно еще актуально!

Пока я ждал старта основной программы, чтобы подтянуть свои знания в python, по совету коллеги, я прошел на степике курс по основам питона (вот он: https://stepik.org/course/67). Это дало хорошее понимание того как все устроено, что не раз пригодилось в дальнейшем.

В июле запустился платный блок, нас (студентов) ознакомили с правилами и понеслось.

Структура обучения

Обучение состоит из 11 курсов, двух сборных проектов и дипломной работы.

Правильный и структурированный процесс анализа данных называется пайплайном, который состоит из отдельных этапов. У каждого из этапов есть свои цели, задачи, начало и конец.

Каждый из 11 курсов посвящен одному из этапов пайплайна. Курс разбит на 2 спринта: теоретический (уроки и отработка микрозадач в тренажере) и практический (самостоятельное решение большой аналитической задачи).

Например, один из этапов — сбор информации для анализа. В курсе рассматриваются вопросы как определить, какая информация понадобится для решения задачи. Откуда ее забирать (из баз данных, с сайтов, по API). Как это делать на практике (SQL запросами и средствами python). И где хранить собранные данные.

В качестве самостоятельной работы необходимо написать SQL запросы для получения данных о перелетах из БД авиакомпании, написать парсер для сбора информации с сайта с анонсами фестивалей по городам. А в конце провести анализ того как проведение фестивалей влияет на пассажирский спрос.

После успешной сдачи проекта чувствует глубокое моральное удовлетворение и огромная уверенность в своей крутости :).

Что происходит на дипломной работе я вам не расскажу. Сделаю намек: это потрясающе!

Процесс обучения и дедлайны

Мне очень понравилось то, как построен процесс обучения. У тебя есть курс и срок за который надо его пройти. И проходишь его в том темпе, который тебе комфортен. Хочешь пройти его запоем и оставить время на отдых или другие дела перед стартом следующего курса, учись так. Есть только 1–2 часа на обучение в день, такой формат приемлем. Не можешь заниматься каждый день, и так тоже можно.

Дедлайны есть, конечно. Есть дедлайны “мягкие”, когда ты не успел пройти курс и нагоняешь его во время следующего курса. Есть дедлайны жесткие, когда не успел сдать все долги. Но это не страшно, потому что есть возможность просто перейти на обучение к следующему учебному потоку.

Общение

Одновременно проходит обучение достаточно большое количество людей. Всем хочется поделиться эмоциями, задать вопрос, просто пообщаться, подергать поддержку и так далее.

Поэтому все общение происходит в Slack. В нем есть несколько каналов, которые отвечают на разные задачи. В одном канале студенты делятся ссылками на статьи, материалы и интересные находки. В другом канале совместными усилиями ищутся ответы на сложные вопросы. И так далее.

Короче, во время учебы никто не остается наедине с собой. Всегда есть место где протянут руку помощи или похлопают по плечу.

Команда

На протяжении всей учебы, рядом всегда есть команда Практикума, с очень крутыми и опытными профессионалами, доброжелательными и готовыми прийти на помощь.

Есть несколько ролей:

  • Куратор — человек, который сообщает о всех обновлениях, новостях, дополнительной информации, и поддерживает атмосферу кутежа :)). У нас была Марина Левушкина. Она крутая! Спасибо, Марина!
  • Преподаватель — профессионал, который знает ответы на 95% любых, самых сложных или дурацких вопросов. Он всегда рядом и всегда готов помочь. У нас был Вячеслав Зотов. Слава, ты очень умный и офигенный человек. Ты пример профессионала, на которого хочется ровняться.
  • Наставники — люди, которые проводят вебинары, проверяют проектные работы и делятся своим опытом. Во время учебы наставники ротируются, чтобы студенты могли получить разный опыт. У меня были:
    — Эльвира Насирова. Эльвира, спасибо тебе за ту ламповую, дружелюбную и классную атмосферу, которую ты умеешь создавать!
    — Алексей Макаров. Алексей, спасибо тебе за тот классный опыт, которым ты с нами поделился. Твой профессиональный путь очень сильно вдохновляет на развитие!
    — Наталья Казаченко. Наталья, спасибо! Ты классная!
  • Тим-лид на дипломном проекте — старший товарищ, который сопровождает во время прохождения диплома. У меня была Ольга Матушевич. Ольга, спасибо за тебе за четкость, лаконичность и умение показать правильно направление!
  • Поддержка — те ребята, которые 24 часа в сутки готовы помочь с технической проблемой. Спасибо вам, вы ни раз нас выручали!
  • Секретный человек — человек, который напоит вкусным кофе, а взамен попросит честно рассказать о своих впечатлениях. Русина, спасибо, ты очень позитивная и классно мотивируешь делиться информацией!

Студенты

В моей группе было в районе 70 студентов. И далеко не все они пришли, чтобы улучшить свои аналитические навыки. Были и те, кто решил сменить род деятельности. Продажники, служащие банка, копирайтеры, seo специалисты, инженеры, студенты. Это малая часть сфер откуда люди приходят на учебу. И это очень круто, что Яндекс дает такую легкую, и доступную возможность изменить свою жизнь.

Ребята, вы все классные. Спасибо вам за то, что вы были рядом в этом пути.

Моя основная сфера деятельности хоть и соприкасается с анализом, но не так глубоко, как хотелось бы. Поэтому и знания в аналитике у меня были, но очень фрагментированные и не структурированные.

Сейчас я знаю статистику, знаю процесс анализа данных от получения запроса до презентации решения. Я знаю питон (не так глубокого, чтобы быть гуру, но дайте мне задачу, дайте время и я ее сделаю). Знаю как работать с библиотеками питона. Знаю SQL (самые азы, но дальше обучиться не проблема). Да много чего еще знаю, нет смысла перечислять все.

Теперь моя задача — развивать полученные навыки, не стоять на месте, расти в опытного и сильного специалиста. И у меня уже есть план, и я делаю шаги в направлении реализации этого плана.

  1. Я попал в первую когорту студентов. И я прекрасно осознавал что курс может быть сыроват. Что могут быть технические проблемы. Не всегда понятная подача материала. И это нормально. Недавно я выборочно посмотрел пройденные курсы и могу сказать что часть из тем переработана, часть изменена полностью (смысл остался, но стало понятнее). Команда слышит обратную связь и развивает курс, решая возникающие проблемы.
  2. Наставники не всегда могли оперативно выходить на связь или проверять проекты. И это тоже нормально. Ведь в работе тоже всегда так, не все и не сразу могут прийти и подсказать верное направление.

В любом случае, курс пройден. Это значит что все возникающие проблемы не были критичными, и всегда решались 🙂

  1. Не пугайтесь того, что вы что-то не понимаете. Я знаю каково это. Я тоже не понимал. Но проходит какое-то время и что-то щелкает внутри и понимание приходит. Некоторые вещи понимаешь сразу. Некоторые понимаешь во время проектной работы. Например, тему построения LTV в когортном анализе я понял только при выполнении дипломного проекта.
  2. Сделайте шпаргалку. Во время обучения будет множество функций. И нет смысла запоминать все это здесь и сейчас. Записывайте. Что используется часто, запомнится само. А что используется редко вы всегда сможете вспомнить при помощи вашей шпаргалки.
  3. Не бойтесь изменений. Страх — чувство, которое рождается когда вы выходите за пределы обыденных вещей. Но в конце вас всегда ждет приз!
  4. Разбивайте большие и страшные задачи на маленькие и не страшные подзадачи. Сложно проглотить целый пирог, но если отрезать от него маленький кусочек это будет легко :).
  5. Если вам что-то не понятно, сначала попытайтесь разобраться сами. Переформулируйте задачу. Поищите статьи в интернете. Всегда легко обратиться к тому кто знает как правильно сделать, но это не даст ничего кроме иллюзии усвоения. Но если разобраться самому, то и тема усвоится совсем на другом уровне.
  6. Классика: если у вас появился вопрос, с большой вероятностью на него уже есть ответ в интернете. Подсказка: stackoverflow.

На этом, пожалуй, все. Если у вас есть вопросы, пишите, я всегда готов поделиться 🙂

P.S. Кстати, вот пример тетрадки (скрипта), которую я написал после прохождения одного из курсов.

Получение данных по API Google Analytics https://github.com/RuslanFatkhutdinov/google-analytics-api-to-pandas-df/blob/master/google-analytics-api-to-pandas-df.ipynb.

Это не идеальный код, я знаю. Но это код человека, который в теме 2 месяца. Он выполняет свою задачу, использует мало ресурсов и имеет простую и понятную логику.

GeekBrains Vs Яндекс Практикум — Вопросы на DTF

GeekBrains Vs Яндекс Практикум — Вопросы на DTF

Добрый день,
Есть ли студенты данных курсов?
Хотелось бы выяснить насколько полезно было обучение и насколько повезло с трудоустройством.
Кто работает в сфере Анализа данных(да и разработки тоже), расскажите,какое ваше отношение к данным курсам.
Спасибо

18 851 просмотров

{ «author_name»: «Алексей Базаров», «author_type»: «self», «tags»: [], «comments»: 94, «likes»: 6, «favorites»: 40, «is_advertisement»: false, «subsite_label»: «ask», «id»: 94932, «is_wide»: true, «is_ugc»: true, «date»: «Mon, 20 Jan 2020 11:09:23 +0300», «is_special»: false }

{«id»:83748,»url»:»https:\/\/dtf. ru\/u\/83748-aleksey-bazarov»,»name»:»\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0435\u0439 \u0411\u0430\u0437\u0430\u0440\u043e\u0432″,»avatar»:»2b916380-1c59-5556-6acc-410f51772941″,»karma»:1127,»description»:»»,»isMe»:false,»isPlus»:false,»isVerified»:false,»isSubscribed»:false,»isNotificationsEnabled»:false,»isShowMessengerButton»:false}

{«url»:»https:\/\/booster.osnova.io\/a\/relevant?site=dtf»,»place»:»entry»,»site»:»dtf»,»settings»:{«modes»:{«externalLink»:{«buttonLabels»:[«\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c»,»\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c»,»\u041d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c»,»\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c»,»\u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c»,»\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c»,»\u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c»,»\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438″]}},»deviceList»:{«desktop»:»\u0414\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f»,»smartphone»:»\u0421\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u044b»,»tablet»:»\u041f\u043b\u0430\u043d\u0448\u0435\u0442\u044b»}},»isModerator»:false}

Еженедельная рассылка

Одно письмо с лучшим за неделю

Проверьте почту

Отправили письмо для подтверждения

[ { «id»: 1, «label»: «100%×150_Branding_desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox_method»: «createAdaptive», «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «ezfl» } } }, { «id»: 2, «label»: «1200х400», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «phone» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «ezfn» } } }, { «id»: 3, «label»: «240х200 _ТГБ_desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fizc» } } }, { «id»: 4, «label»: «Article Branding», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «p1»: «cfovz», «p2»: «glug» } } }, { «id»: 5, «label»: «300x500_desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «ezfk» } } }, { «id»: 6, «label»: «1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «h», «ps»: «clmf», «p2»: «ffyh» } } }, { «id»: 7, «label»: «Article Footer 100%_desktop_mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «tablet», «phone» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «p1»: «bwral», «p2»: «fjxb» } } }, { «id»: 8, «label»: «Fullscreen Desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fjoh» } } }, { «id»: 9, «label»: «Fullscreen Mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «phone» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fjog» } } }, { «id»: 10, «disable»: true, «label»: «Native Partner Desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fmyb» } } }, { «id»: 11, «disable»: true, «label»: «Native Partner Mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «phone» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fmyc» } } }, { «id»: 12, «label»: «Кнопка в шапке», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fdhx» } } }, { «id»: 13, «label»: «DM InPage Video PartnerCode», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet», «phone» ], «adfox_method»: «createAdaptive», «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «h», «ps»: «clmf», «p2»: «flvn» } } }, { «id»: 14, «label»: «Yandex context video banner», «provider»: «yandex», «yandex»: { «block_id»: «VI-250597-0», «render_to»: «inpage_VI-250597-0-1134314964», «adfox_url»: «//ads. adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=clmf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=» } }, { «id»: 15, «label»: «Баннер в ленте на главной», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet», «phone» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «p1»: «byudo», «p2»: «ftjf» } } }, { «id»: 16, «label»: «Кнопка в шапке мобайл», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «tablet», «phone» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «p1»: «chvjx», «p2»: «ftwx» } } }, { «id»: 17, «label»: «Stratum Desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fzvb» } } }, { «id»: 18, «label»: «Stratum Mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «tablet», «phone» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fzvc» } } }, { «id»: 19, «label»: «Тизер на главной 2», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet», «phone» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «p1»: «cmtwg», «p2»: «gazs» } } }, { «id»: 20, «label»: «Кнопка в сайдбаре», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «p1»: «chfbl», «p2»: «gnwc» } } }, { «id»: 21, «label»: «Ультратизер», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «gtjk» } } } ] {«token»:»eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9. eyJwcm9qZWN0SWQiOiI1ZTRmZjUyNjYyOGE2Yzc4NDQxNWY0ZGMiLCJpYXQiOjE1ODI1MzY0Nzd9.BFsYFBgalfu_3oH9Fj-oBhiEgVx976VQfprRahAELFQ»,»release»:»59e44e91″}

{ «jsPath»: «/static/build/dtf.ru/specials/DeliveryCheats/js/all.min.js?v=05.02.2020», «cssPath»: «/static/build/dtf.ru/specials/DeliveryCheats/styles/all.min.css?v=05.02.2020», «fontsPath»: «https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto+Mono:400,700,700i&subset=cyrillic» }

null

Специализация Yandex «Машинное обучение и анализ данных»

Алексей
Швец

Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.

Вадим
Аюев

Отличный курс от одного из лучших учебных заведений России. Прекрасно подойдёт для желающих начать изучение Machine Learning. В достаточной степени образно объяснены базовые понятия, приведены примеры и ссылки для дальнейшего самостоятельного изучения материала (или повторения забытого после вуза). Практические задания просты и снабжены исчерпывающими примерами.

Курс рассчитан на аудиторию с навыками программирования, хотя задания более чем на 20 строк кода здесь не встречаются.

Степан
Леонтенко

Курс позволяет освежить в памяти основы математики, которые были успешно забыты после полученных зачетов и экзаменов в институте. Позволяет изучить что-то новое как для меня была статистика и Python. И всё в курсе очень профессионально и доступно подано, так что хочется учиться и выполнять проверочные работы, что, например, не всегда наблюдается в том же институте. Остался очень доволен курсом и планирую дальше продолжать специализацию.

Анна
Зверева

Большое спасибо за курс!

Я в данный момент приближаюсь к завершению своей подготовки по машинному обучению и вскоре буду искать работу. Ваша серия курсов очень помогла в освоении этого тернистого пути. Хотелось получить именно глубокое понимание обсуждаемых тем. И 41 из 1058 (надеюсь, только пока) место в конкурсе kaggle от Bosch, на мой взгляд, подтверждает высокое качество освоения материала.

К сожалению, лично для меня освоение такой масштабной области как машинное обучение, оказалось физически и психически слишком неподъёмным при совмещении с основной работой. Поэтому бросила работу и последние месяцы плотно занимаюсь обучением. О чём, кстати, не жалею. Качество усвоения намного выше, чем при учёбе только по выходным.

Василий
Гречихин

Хочу поделиться несколькими мыслями о курсе «Математика и Python для анализа данных».
Я увидел рекламу этой специализации на хабре и решил пройти её в качестве знакомства с анализом данных и машинным обучением.

Очень понравилась адекватная разбивка по неделям, удается идти по графику без спешки, в отличие от многих других курсов.

Большое спасибо за курс!

Иванов
Александр

Шикарный курс. Особо благодарен за задачу про червивые яблоки из Турции. Благодаря ей я до сих пор не помню формулу Байеса, но теперь пониманию и в любой момент могу воспроизвести. Почему-то это главный восторг. Спасибо, Евгений. Так же хочется еще раз поблагодарить Евгения за отзывчивость в слэке и объяснение отличий доверительных интвервалов от предсказательных.

Помимо статистики, очень классное и внятное объяснение математики было в целом. Может только про определитель и свд западает, я скоро забуду опять, как-то интуитивного понимание не сложилось в голове. Зато понял методы оптимизации и матричные операции. Спасибо!

Андрей
Лаврененко

Хочу поблагодарить преподавателей за очень и очень приятную подачу, приятную в том плане, что они рассказывают достаточно доступно, интересно и в то же время после просмотра ты понимаешь, что узнал что-то реально полезное и, по обычным меркам, сложное, хотя вот сложность из-за подачи как раз и не ощущается, потому что приводятся очень хорошие примеры и аналогии.

Приятно, что преподаватели сами по себе очень компетентные люди, интересующиеся тем, чем занимаются. Понравился раздел «Дополнительные материалы», где приводятся различные интересные ссылки на ресурсы, статьи и картиночки. В общем, огромное Вам СПАСИБО!

Foreign
student

As a former MIPT alumni, I enjoyed with brilliant teaching of Emely Drayl, Viktor Kantor, Evgeniy Sokolov and Evgeniy Ryabchenko. They helped me to brush up my knowledge in Linear Algebra and Probability and begin to learn Python at last (currently I work on C++). Great thanks!
Hope to prolong this spec study with enthusiasm, hope to realize my future projects with help of taken courses.

Дмитрий
Васильев

Были очень интересные практические задания. Некоторые из них потребовали довольно много времени, но это того стоило. Параллельно пришлось подтягивать математику, что очень полезно само по себе. Тем, кто будет проходит этот курс в будущем, рекомендую освежить знания по статистике и теории вероятностей — это сильно пригодится.

Из преподавателей отдельно отмечу Евгения Соколова, который очень просто и доступно объяснил тему решающих деревьев. Еще запомнилась одна из лекций Эмели Драль, где она на примерах показала типичные ошибки начинающих специалистов по анализу данных. Остальные ребята тоже отлично справились со своим делом.
Курс очень крутой. Ни разу не пожалел, что записался.

Анна

25 лет, по образованию специалист по информационной безопасности, около 3 лет работала разработчиком.

«Взяла этот курс, так как очень люблю машинное обучение и анализ данных. До этого проходила курсы от зарубежных ВУЗов, как только появился курс на русском языке — сразу записалась. Хотя многие темы были мне известны, все равно было интересно и полезно (особенно статистика!), и были новые материалы, с которыми не работала.

Выполнила первый проект — хорошо документированный, интересный, наиболее приближенный к науке и практике.

Огромное спасибо создателям курса за проделанную работу!»

Сергей

«Ребята, вас бы к нам в МГТУ им. Баумана (лет 5 назад). Спасибо за специализацию! Эмели и Евгений Соколов очень просто и понятно объясняют, хочется увидеть вас в живую .Евгений Рябенко и весёлая статистика — неразделимые вещи. Виктор умеет очень непринужденным тоном говорить о мат. анализе, как будто это тапочки, которые он вчера оставил на обувной полке».

Константин

Окончил экономический факультет МГУ в 1989 году. Занимался внедрением систем ERP, экономическими исследованиями.

«Многое из курса нам преподавали еще в 80-х. С удовольствием осознал, что метод опорных векторов, SVM, мы проходили вскоре после его открытия, математика ведь не была нашим профильным предметом!

На курсе оценил практичность и простоту реализации некоторых вещей. Меня интересуют анализ временных рядов и методы кластеризации. Очень понравилось, как было сделано занятие по тематическому моделированию, но я лично не знаю, где это применять.

Почему-то я больше слышал про R , а не про Python, вначале это настораживало. У меня был неплохой опыт программирования на С, меньше С#, С++.

Это был мой первый опыт онлайн-курсов, мне понравилось. Спасибо!».

Александр

Студент киевского политеха, факультет прикладной математики.

«Очень крутой курс, все понравилось! Преподаватели просто топ, единственное — добавил бы еще практики. Курс сделан на высоком уровне, особенно понравилось преподавание Виктора и Евгения, импонирует их стиль подачи информации.

Курс сделан доступно, понятно. Здорово, что всегда есть возможность получить ответ на свой вопрос в чате.».

ШАД Отзывы, советы по подготовке

Линейная алгебра

У меня на экзамене были задачи по формуле Бине-Коши. Наверное, самый лучший учебник по предмету – “Прасолов. Задачи и теоремы линейной алгебры”, но он большой.

Так что, если нет времени, читайте теорию по вашим учебникам, чуть заглядывая в Прасолова. Но задачи в Прасолове очень важны. Мне кажется, самое важное будет: вычисление det (в Прасолове это очень круто расписано), формула Бине-Коши и тождество Якоби. Также желательно знать основные теоремы о разложении матриц (симметрические, эрмитовы, набор коммутируемых диагонализируемых матриц одновременно диагонализуем и прочие результаты, они все есть в Прасолове).

Комбинаторика

  1. Я точно не увидел в курсе по крайней мере одной важной фундаментальной штуки: теорема Дилоурса. Про неё можно почитать в статье “Спивак. Цепи и антицепи”. Так, по крайней мере, по содержанию курс должен быть неплохой. (Внимание уделите производящим функциям)
  2. Советую также заглянуть в книгу “Айгнер Циглер. Доказательства из книги” — там есть 2 раздельчика — по комбинаторике и теории графов. Они не понадобятся на экзамене, скорее всего, но они очень важны сами по себе.
  3. Нужно много задач, притом желательно сложных. На республике задачи среднего уровня. Если хочется что-то покруче: можно почитать вот этого чувака. У него есть и классные статьи по теории, и много чего порешать.
  4. У меня ещё была задача по теории подстановок, так что подстановки тоже почитайте.

Матан

Обязательно должен быть ещё задачи Матана.

Лучший задачник “Макаров. Избранные задачи вещественного анализа” достаточно сложный, но клёвый с разделением по темам очень хорошим. Самые важные темы: сходимость рядов, пределы, сходимость и вычисление интегралов. Если книга покажется сложной, есть полегче и похуже: “Садовничий. Задачи студенческих математических олимпиад”.

Алгоритмы

По алгоритмам у меня была совсем простая задача. Но, наверное, желательно, чтобы весь Кормен был прочитан с прорешиванием хотя бы 90% задач. Правда, если это ещё не сделано, то уже можете не успеть. Но ничего страшного, тогда решайте просто задачки со всяких codeforces не самых сложных уровней, codejam и всякой типа такой штуки.

Просто о подготовке к экзаменам

В действительности те 2 курса, что вы предложили + это, наверное, покроют всё. Листки ШАД порешать тоже будет недурно.

Лучше читать всё, что я написал, одновременно (не так, что типа этот месяц матан, следующий — линалг). Притом из комбинаторики сперва нужно прочитать те 2 курса, что вы скинули, а потом уже если время хватит пройтись по моему листу в порядке (4 — 1 — 2 — 3). По матану, скорее, даже не столько теория важна, сколько умение решать задачи по темам, что написаны сверху. Но по этим темам теория должна от зубов отскакивать. По линалг та же история. Вся основная теория, скорее всего, это те темы, что выше. Их нужно знать хорошо и уметь решать задачи.

Я написал много чего и всё это конечно, надо знать, но можно не успеть, это, впрочем, наверное, не очень страшно, но всё же желательно всё пройти. Про экзаменационные задачи — чёрт знает, что там может понадобиться. У меня был Бине-Коши, но его, как бы, и в универе не рассказывают, и явно не было написано, так что неясно.

Темы вне экзаменов

Конечные автоматы в любом случае важная тема, поэтому вне зависимости от экзаменов придётся её прочитать. Мой совет: “Michael Sipser. Introduction to the theory of computation”.

По поводу задач, в частности от Yuifei Zhao: там есть раздел что-то типа линейная алгебра помогает задачам комбинаторики. Это классная штука, её бы тоже просто для кругозора нужно знать, потому что многие темы сразу станут интересней. Например, много линейной алгебры можно проинтерпретировать в комбинаторных терминах (напр. смотри О друзьях и политиках в “Доказательствах из книги”, или попробуй подсчитать количество путей между вершинами заданном графе через матрицу смежности). Эти вещи называется Spectral Graph Theory — большая и очень интересная штука, посерьёзнее экзаменов, но очень хорошая мотивация, если тебе нравится комбинаторика.

Сергей Финский

13 лучших курсов и онлайн-тренингов по большим данным на 2021 год

Редакторы Solutions Review составили этот список лучших курсов по большим данным и онлайн-тренингов, которые следует рассмотреть в 2021 году.

Растущее значение передовых методов и методов управления данными для работы с большими данными становится для предприятия первостепенным. Ландшафт больших данных развивается в реальном времени, что заставляет организации изо всех сил пытаться рационально использовать свои архитектуры данных. Вместе с этим Hadoop и озеро данных превратились в технологии, которые ни одна компания не может игнорировать, поскольку они прекрасно дополняют хранилище данных, а в некоторых случаях даже заменяют его.

Имея это в виду, мы составили этот список лучших курсов по большим данным и онлайн-тренингов, которые следует учитывать, если вы хотите развить свои навыки управления данными или аналитики для работы или отдыха. Это не исчерпывающий список, но он включает в себя лучшие курсы по большим данным и обучение на проверенных онлайн-платформах.Мы не забыли упомянуть связанные курсы на каждой платформе и дать ссылки на них, которые, возможно, также стоит изучить. Щелкните Перейти к обучению , чтобы узнать больше и зарегистрироваться.

Специализация на больших данных (Калифорнийский университет в Сан-Диего)

Платформа: Coursera

Описание: Вы получите представление о том, какие идеи могут дать большие данные, благодаря практическому опыту работы с инструментами и системами, используемыми учеными и инженерами по большим данным. Предыдущий опыт программирования не требуется! Вы познакомитесь с основами использования Hadoop с MapReduce, Spark, Pig и Hive.Следуя предоставленному коду, вы узнаете, как можно выполнять прогнозное моделирование и использовать аналитику графов для моделирования проблем.

Связанные пути / треки: Инженерия данных, большие данные и машинное обучение по специализации GCP (Google Cloud) , Современный анализ больших данных со специализацией SQL (Cloudera), Основы больших данных: HDFS, MapReduce и Spark RDD ( Яндекс)

Перейти на обучение

Основы больших данных с PySpark

Платформа: DataCamp

Описание: Этот курс охватывает основы больших данных через PySpark.Spark — это платформа «молниеносных кластерных вычислений» для больших данных. Он предоставляет общий механизм платформы обработки данных и позволяет запускать программы в памяти до 100 раз быстрее или на диске в 10 раз быстрее, чем Hadoop. Вы будете использовать PySpark, пакет Python для искрового программирования и его мощные высокоуровневые библиотеки, такие как SparkSQL, MLlib (для машинного обучения) и т. Д., Чтобы взаимодействовать с произведениями Уильяма Шекспира, анализировать данные Fifa Football 2018 и выполнять кластеризация наборов геномных данных.

Связанный путь / дорожка: Визуализация больших данных с помощью Trelliscope в R

Перейти на обучение

Тренинг по сертификации Big Data Hadoop

Платформа: Эдурека

Описание: Учебный курс Edureka по сертификации Big Data Hadoop, курируемый отраслевыми экспертами Hadoop, охватывает глубокие знания о больших данных и таких инструментах экосистемы Hadoop, как HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume и Sqoop.В ходе этого онлайн-обучения Hadoop под руководством инструктора вы будете работать над реальными примерами использования в отрасли в розничной торговле, социальных сетях, авиации, туризме и финансах, используя Edureka Cloud Lab .

Связанные пути / следы: Магистерская программа архитекторов больших данных, Продвинутая программа для руководителей в области разработки больших данных

Перейти на обучение

Управление знаниями и большие данные в бизнесе

Платформа: edX

Описание: Курс проводится Исследовательским центром управления знаниями и инноваций (KMIRC) Гонконгского политехнического университета.Возможности и компетенции KMIRC еще больше укрепляются за счет международных альянсов, которые он сформировал с ведущими практиками, многие из которых считаются членами «Зала славы» в области управления знаниями и известны во всем мире. Курс подходит для участников с опытом работы в области гуманитарных наук, менеджмента, социальных наук, физических наук или инженерии.

Связанные пути / треки: Аналитика больших данных с использованием Spark, Аналитика больших данных, Основы больших данных, программирование Интернета вещей и большие данные

Перейти на обучение

Большие данные — что нужно знать каждому менеджеру

Платформа: Experfy

Описание: Этот курс разработан для объяснения и демистификации больших данных в нетехнических терминах. Он устраняет разрыв между рыночной ажиотажем и реалиями бизнеса. Он документирует реальное использование больших данных и рентабельность инвестиций, описывает успехи и неудачи больших данных, а также причины того и другого. Короче говоря, курс устраняет сложности, связанные с большими данными, сводя их к сути, которую менеджеры должны знать, чтобы принимать оптимальные решения об их использовании, ресурсах, рисках и ценности.

Связанные пути / треки: Введение в большие данные и облако, аналитика больших данных, внедрение больших данных, миграция, прием данных, управление и визуализация

Перейти на обучение

Сертификация по аналитике больших данных

Платформа: Intellipaat

Описание: Эта программа сертификации в сотрудничестве с E & ICT, IIT, Guwahati направлена ​​на предоставление всестороннего обучения таким концепциям аналитики больших данных, как Hadoop, Spark, Python, MongoDB, хранилищам данных и т. Д.Эта программа гарантирует предоставление учащимся полного опыта с точки зрения понимания концепций, полного их усвоения и применения в реальной жизни.

Связанные пути / треки: Обучение по сертификации Big Data Hadoop, Обучение по Big Data Hadoop, Spark, Storm и Scala, Обучение по сертификации разработчиков Big Data Hadoop, Онлайн-тренинг для аналитиков Hadoop по большим данным

Перейти на обучение

Базовое обучение Apache Spark: инженерия больших данных

Платформа: LinkedIn Learning

Описание: В этом курсе вы узнаете, как создавать конвейеры больших данных на основе Apache Spark.Присоединяйтесь к Кумарану Поннамбаламу, который расскажет, как заставить Apache Spark работать с другими технологиями больших данных. Он рассказывает об основах Apache Kafka Connect и о том, как интегрировать его со Spark для потоковой передачи в реальном времени. Кроме того, он демонстрирует, как использовать различные технологии для создания сквозного проекта, решающего реальную бизнес-проблему.

Связанные пути / пути: Большие данные в эпоху искусственного интеллекта, архитектура приложений для больших данных: разработка приложений в реальном времени

Перейти на обучение

Большие данные в AWS Training

Платформа: Mindmajix

Описание: Получите глубокие знания в области проектирования и управления решениями для больших данных на платформе AWS с помощью примеров в реальном времени.Вы также получите возможность работать над отраслевыми проектами в режиме реального времени в рамках нашего обучения, и это позволит вам стать сертифицированным разработчиком больших данных AWS.

Перейти на обучение

Большие данные: общая картина

Платформа: Pluralsight

Описание: В этом курсе корреспондент ZDNet по большим данным Эндрю Бруст расскажет вам о больших данных. Этот курс познакомит вас с определениями и технологиями, которые вам необходимо знать, а также с поставщиками, о которых вам нужно знать.К концу курса вы узнаете, что такое большие данные, как их можно интегрировать с традиционными технологиями баз данных и бизнес-аналитики (BI) и как разработать стратегию внедрения больших данных в вашей организации.

Связанные пути / треки: Большие данные на веб-сервисах Amazon, большие данные на AWS: общая картина, большие данные реального мира в Azure, конвергенция больших данных SQL — общая картина, SQL на Hadoop — анализ больших данных с помощью Hive , Общая картина: управление корпоративными данными

Перейти на обучение

Инженер по большим данным (магистерская программа)

Платформа: Simplilearn

Описание: Эта программа сертификации специалистов по большим данным в сотрудничестве с IBM обеспечивает онлайн-обучение по лучшим курсам по большим данным, чтобы передать навыки, необходимые для успешной карьеры в области разработки данных. Освойте фреймворки больших данных и Hadoop, используйте функциональные возможности сервисов AWS и используйте инструмент управления базами данных MongoDB для хранения данных.

Связанные пути / треки: Big Data Hadoop and Spark Developer, AWS Big Data Certification Training Course

Перейти на обучение

Excel 101: анализ больших данных и отчетность в Excel за 2019 г.

Платформа: Skillshare

Описание: В этом курсе вы научитесь нескольким способам брать большие наборы данных и делать с ними именно то, что вам нужно.К концу этого курса вы сможете использовать любой из множества инструментов, советов и методов, которые вы изучаете, чтобы эффективно и быстро получать данные, создавать профессиональные отчеты и, что наиболее важно, читать и интерпретировать большие наборы данных.

Связанный путь / трек: Лучший практический Hadoop: приручите свои большие данные!

Перейти на обучение

Spark и Python для больших данных с PySpark

Платформа: Udemy

Описание: Этот курс изучает основы с ускоренным курсом по Python, продолжая изучать, как использовать Spark DataFrames с последней версией Spark 2. 0 синтаксис. Как только мы это сделаем, мы рассмотрим, как использовать машинную библиотеку MLlib с синтаксисом DataFrame и Spark. На протяжении всего пути у вас будут упражнения и имитационные консалтинговые проекты, которые приведут вас прямо в реальную ситуацию, когда вам нужно использовать свои новые навыки для решения реальной проблемы.

Связанный путь / трек: The Ultimate Hands-On Hadoop — Приручите свои большие данные !, Apache Spark с помощью Scala — Практикуйтесь с большими данными !, Укрощение больших данных с помощью Apache Spark и Python — Практика !, Укрощение больших данных с MapReduce и Haoop — в руки!

Перейти на обучение

 Solutions Review участвует в партнерских программах.Мы можем получать небольшую комиссию с товаров, приобретенных на этом ресурсе. 

Тимоти Кинг

Тим является редакционным директором Solutions Review и ведет освещение больших данных, бизнес-аналитики и анализа данных. Будучи самым влиятельным бизнес-журналистом в 2017 и 2018 годах и «Кто есть кто» в 2021 году в области управления данными и интеграции данных, Тим является признанным авторитетом и идейным лидером в области корпоративного программного обеспечения для бизнеса. Свяжитесь с ним по адресу solutionsreview dot com.

Последние сообщения Тимоти Кинга (посмотреть все)

5 Преимущества Яндекса перед Google в России

Примечание редактора : эта статья была обновлена ​​с целью предоставления актуальной статистики за 2018 год.

Еще до того, как Ларри Пейдж и Сергей Брин основали Google, Илья Сегалович и Аркадий Волож уже создали Яндекс, крупнейшую в настоящее время поисковую систему в России. Google сосредоточился на вычислении PageRank веб-сайтов, а алгоритм ранжирования Яндекса учитывал расстояние между словами и релевантность документов поисковому запросу.

С тех пор обе поисковые системы стали довольно похожими в том, как они определяют ранжирование. На данный момент Яндекс остается лидером рынка в России, на его долю приходится более 50 процентов российского поискового рынка, а у Google — около 45 процентов. За исключением России, Южной Кореи и Японии, Google является лидером рынка во всех странах мира.

Читайте дальше, чтобы узнать больше об охвате Яндекса и его преимуществах перед Google.

Главная страница Яндекс.com

Игра на второй скрипке перед Яндексом в России на самом деле очень важна, поскольку страна является крупнейшим интернет-рынком во всей Европе с почти 90 миллионами пользователей.Вдобавок проникновение Интернета в России составляет лишь около 70 процентов по сравнению с 80-90 процентами проникновения в большинстве других европейских стран. Это позволяет России в последние несколько лет сохранять двузначный годовой рост.

Рыночные показатели Яндекса были относительно стабильными, если не увеличивались в течение последних нескольких лет, и я твердо уверен, что Яндекс останется доминирующей поисковой системой в России.

Вот пять главных преимуществ Яндекса перед Google, которые помогут сохранить долю Яндекса в долгосрочной перспективе.

1) Яндекс — портал . Яндекс — крупнейшее медиа-направление во всей России, и для многих россиян именно с Яндекс.ру начинают свой день. Фактически Яндекс — крупнейшая медиа-собственность во всей России.

Как и Google, Яндекс предлагает бесплатную электронную почту, карты трафика, музыку, видео, хранилище фотографий и многое другое. Многие из этих функций являются одними из продуктов, которые Google использовал для расширения своего распространения во всем мире, знакомя пользователей с брендом Google.Google смог переманить пользователей от более слабых продуктов, таких как Hotmail, Mapquest и даже Dropbox, к использованию альтернатив Google. В России у Google такой возможности не будет, так как версии Яндекс сравнимы, если не лучше.

2) Яндекс лучше для русскоязычного поиска. Яндекс был создан специально для российского рынка и лучше справляется с задачами поиска в России. В общем, Google не так эффективен в анализе намерений пользователя по поводу орфографии при поиске не на английском языке, но еще слабее в русском.

Например, русский язык сильно склонен и некоторые слова могут иметь до 20 различных окончаний. Все русские существительные имеют грамматический род, и род существительного влияет на остальные слова в предложении. Даже написание имени может меняться в зависимости от пола. Например, у бывшей жены президента России Владимира Путина фамилия Путина, а не просто Путин. В то время как поиск Google ранжирует только те страницы, которые релевантны конкретному запросу пользователя по написанию, Яндекс может анализировать синонимы и намерения пользователя независимо от написания.В результате для сильно зараженных поисковых запросов Google обеспечивает более слабый поиск и, следовательно, не дает убедительных аргументов в пользу того, что пользователю следует чаще использовать Google.

3) Яндекс популярен даже на Android. Хотя Google может использовать свою мобильную операционную систему Android для расширения мобильного поиска из-за встроенного характера поиска Google в Android, в России это не так эффективно. В России Android занимает более 70% российского рынка мобильной связи; Тем не менее, 52% рынка поиска Яндекс по-прежнему принадлежит именно этим устройствам Android.

4) Яндекс российский . Хотя россиянам действительно нравятся российские бренды, им, похоже, нравятся и иностранные товары. Тем не менее, после скандала со Сноуденом и АНБ россияне могут предпочесть Яндекс просто потому, что не доверяют Google.

5) Алгоритм Яндекса может лучше учитывать спам. Российский онлайн-рынок печально известен методами прямого ссылочного спама. Существует бесчисленное множество «рекламных» агентств, которые существуют только для продажи ссылок с целью повышения рейтинга в поисковой сети.В результате Яндекс объявил, что не будет использовать ссылки в своих алгоритмах в коммерческих запросах, проводимых в определенных регионах страны. Вместо этого Яндекс будет использовать исключительно показатели пользовательского опыта и рейтинга ключевых слов. Это усилие Яндекса еще рано, но оно может позволить Яндекс генерировать более качественные результаты, чем Google. Последний, несомненно, фильтрует спам-ссылки, но, скорее всего, по-прежнему уделяет внимание ссылкам низкого качества.

Таким образом, Яндекс продемонстрировал рост своей доли рынка за последние несколько лет, как и его конкуренты Рамблер и Почта.ru, доля Google на российском поисковом рынке несколько снизилась. Яндекс, вероятно, будет продолжать расти за счет Google из-за рыночных реалий, которых просто нет за пределами России.

Учитывая высокие ставки и выгоды, которые принесет продолжающийся рост Интернета в России, мы можем ожидать, что Google не откажется от борьбы (при условии, что они не будут отменены законодательством). Будет очень интересно посмотреть, какие инвестиции и приобретения Google будет использовать, чтобы попытаться стать доминирующей поисковой системой в России.

Изображение предоставлено: Wiki Commons

Новый набор открылся в Школе анализа данных Яндекса / Блог Яндекса / Sudo Null IT News

На днях мы открыли новый набор в Школе анализа данных. Чтобы стать ее учеником, нужно ответить на вопросы теста, сдать экзамены и пройти собеседование. Занятия, как всегда, будут проходить в офисе Яндекса в Москве, а также в Екатеринбурге, Киеве и Минске. В Санкт-Петербурге у ШАД есть филиал в Центре компьютерных наук.Если вы живете в других городах, вы можете учиться у нас заочно: общаться с учителями по электронной почте и смотреть видеолекции. Обучение в школе бесплатное. В ШАД преподают ведущие российские ученые — те, кто живет в России, и те, кто работает за рубежом. Например, теорию машинного обучения ведет Алексей Червоненкис

, профессор Лондонского университета и один из основателей национальной школы анализа данных. Автор курса по анализу данных и научный руководитель ШАД — профессор Рутгерского университета Илья Мучник, который когда-то был научным руководителем Аркадия Воложа.

Немного истории

Школа анализа данных появилась во многом из-за того, что в 2000-е годы было очень сложно найти нужных нам специалистов. И хотя фундаментальная база была у большого количества ребят, мало кто мог использовать ее в промышленном программировании. Даже ВМиК или мехмат МГУ не давали достаточных знаний для решения задач, связанных с обработкой данных (текстов, изображений, музыки, голоса). Необходимо было возродить научную среду и вырастить новое поколение программистов.

Программа обучения разделена на три типа курсов: теоретический («Дискретный анализ», «Комбинаторика», «Вероятность», «Теория сложности»), практический («Обучение программированию на C ++», «Java», «Параллельный. и распределенные вычисления ») и смешанные (« Алгоритмы и структуры данных »,« Машинное обучение »,« Компьютерная лингвистика »и др.).

Нам, как компании, в которой ежедневно решаются задачи, связанные с большими данными, было важно совместить теорию и практику в учебном курсе.Программу отдела компьютерных наук разработал технический директор Яндекс Илья Исег Сегалович. А среди преподавателей SHAD есть наши блестящие программисты, которые выиграли международные студенческие олимпиады по программированию и подготовили к ним других.

И несмотря на то, что это Школа Яндекса, ее выпускники смогут решать не только те задачи, которые мы встречаем. Программа обучения определяется в первую очередь изложением ее авторов по наиболее актуальным направлениям современной информатики.

Учебный процесс

В SHAD есть два отдела: анализ данных и информатика. Их программа пересекается в смешанных курсах. Например, оба отдела изучают алгоритмы и структуры данных и машинное обучение. Есть общие характеристики, включая теорию игр, обучение C ++, введение в лингвистику, анализ изображений и видео и т. Д. В 2011 году в Школе также был отдел биоинформатики, который в этом году стал независимой академической структурой.

Занятия проходят по вечерам, так что студенты могут одновременно учиться в другом месте или даже работать.Но нужно учитывать, что около 15 часов в неделю уйдет на сами занятия и около 12 — на подготовку домашних заданий.

Обучение делится на четыре семестра. По окончании учебы студенты, которые хотят работать в Яндексе, смогут пройти у нас стажировку. Это отличный шанс применить на практике знания, полученные в Школе. Всем выпускникам SHAD выдается сертификат об окончании. Лучшие выпускники имеют возможность получить диплом о профессиональной переподготовке по направлению «Анализ данных» МФТИ.

Что делать?

Школа предназначена для студентов и выпускников (аспирантов и молодых специалистов) инженерно-математических специальностей. Чтобы справиться с вводными заданиями, необходимо иметь определенную базу: знания математического анализа, линейной алгебры, комбинаторики, теории вероятностей, а также навыки программирования. Все это учитывается в программе приема.

Если вы хотите стать студентом SHAD, вам необходимо сделать следующее:

  • до 20 мая заполнить анкету и выполнить тестовое задание;
  • 26 мая, 2 июня или 9 июня в г. Москва, ул.В Петербурге, Екатеринбурге, Киеве или Минске для сдачи письменных экзаменов;
  • с 10 июня по 1 июля там пройти собеседование. Если вы войдете в заочный отдел, это можно будет сделать через Skype.

За пять лет своего существования Школа анализа данных выпустила более 170 человек. Надеемся, что они внесут свой вклад в развитие российской науки. И нам очень приятно, что более 100 наших выпускников остались работать в Яндексе. Вы найдете все подробности о Школе на сайте shad.yandex.ru. Если есть вопросы, задавайте их в комментариях.

PME и Яндекс

По данным Всемирного экономического форума, примерно 65% детей, которые сейчас поступают в начальную школу, закончат ее и будут работать по совершенно новым профессиям, которых сегодня не существует (Глава 1: Будущее рабочих мест и навыков, 2016). Хотя наш мир стремительно меняется и будущие потребности рынка труда не до конца понятны, исследователи согласны с тем, что будущая рабочая сила будет иметь более высокий спрос на специальности науки, технологии, инженерии и математики (STEM) (Fayer et al., 2017). Математика необходима для специальностей STEM и профессий, которые становятся все более востребованными. Традиционно математика была основным предметом школьной программы, и исследования показывают, что успех в математике частично зависит от возраста ребенка и его готовности к обучению (Agostino et al., 2010). Прогресс в математической деятельности совпадает с развитием фундаментальных когнитивных процессов, таких как умственная компетентность, и длительное развитие структур мозга, таких как префронтальная кора (Pascual-Leone et al., 2010). На этом пленарном заседании будут обсуждены корреляты мозга при решении математических задач у взрослых и детей, а также их потенциальное значение для образования. Около двадцати лет назад была предложена нейрофункциональная модель для объяснения областей мозга, поддерживающих ментальную арифметику, в основном сосредоточившись на функциях теменной коры в задних отделах мозга (Dehaene & Cohen, 1997; Dehaene et al., 2003) . Хотя эта модель основана в основном на исследованиях пациентов с поражениями, она стимулировала значительный объем исследований функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) на здоровых людях. ФМРТ-исследования математического познания обычно делятся на две категории: те, которые используют числовые задачи (т. е. стимулы — это числа или количества, и участников просят сделать простые суждения о величине), и те, которые используют вычислительные задачи (т. е. формальные математические операции, такие как сложение, вычитание , и умножение). В метаанализе количественной оценки вероятности активации (ALE) мы исследовали нейрофункциональную активность, связанную с числовыми и вычислительными задачами у здоровых людей, детей (Arsalidou et al., 2018) и взрослых (Arsalidou & Taylor, 2011). Данные показывают, что существует большое совпадение между областями мозга, вовлеченными в число и вычислительные задачи, однако области, в которых они различались, были наиболее заметными, например, отдельные области в префронтальной коре. В частности, по сравнению с числовыми задачами, решение вычислительных задач вызывает большую активность в префронтальных областях мозга; разница, которая предполагает, что вычисления задействуют больше основных когнитивных ресурсов, таких как рабочая память и умственное внимание (Arsalidou et al. , 2013). Более того, сложение, вычитание и умножение по-разному затрагивают области мозга теменной и префронтальной коры левого и правого полушарий. Как и взрослые, дети активируют различные области мозга в установленных теменных и лобных областях при решении задач с числами и вычислениями (Arsalidou et al., 2018). Важно отметить, что при решении вычислительных задач дети широко задействуют кору островка. Роль островной коры в математическом познании ранее не подчеркивалась; вместо этого он наиболее известен своим участием в процессах эмоций и мотивации (Duerden et al., 2013). В заключение в этой презентации будут представлены доказательства нейробиологии, чтобы подчеркнуть потенциальные последствия для профессионального развития учителей и обучения студентов, а также обсудить важность развивающей когнитивной нейробиологии в образовании, основанном на фактах.

20 лучших курсов и сертификации в области науки о данных [2021 ФЕВРАЛЬ]

Наша команда глобальных экспертов провела обширное исследование, чтобы составить список лучших курсов, сертификатов, учебных пособий, степеней и обучения в области науки о данных, доступных в Интернете на 2021 год. К ним относятся бесплатные и платные учебные ресурсы, они актуальны для начинающих, учащихся среднего уровня, а также для экспертов. На данный момент этой подборкой воспользовались более 85000 студентов и специалистов .

Лучшие сертификаты в области науки о данных на 2021 год

1. Сертификат IBM Data Science Certification (Coursera)

Если вы решили продолжить карьеру в области науки о данных или машинного обучения, это один из лучших курсов по науке о данных, которые вы найдете в Интернете.Этот сертификат состоит из серии из 9 курсов , которые помогут вам приобрести навыки, необходимые для работы над проектами, доступными в отрасли. Лекции охватывают широкий круг тем, включая визуализацию данных, анализ, библиотеки и инструменты с открытым исходным кодом. К концу программы у вас будет несколько заданий и проектов, чтобы продемонстрировать свои навыки и улучшить свое резюме. Если вы хотите отточить свои навыки машинного обучения, вы можете взглянуть на эти лучших курсов машинного обучения .

Ключевые USP-

— Хорошо продуманный контент и детально освещены все темы.

— Инструктор помогает отработать базовые техники на примерах.

— Множество возможностей для реализации навыков, изучаемых в уроках, с использованием реальных инструментов и реальных наборов данных.

— Никаких предварительных знаний в области программирования или информатики не требуется, поскольку все темы рассматриваются с нуля.

— Классы содержат советы и методы, а также оценки и проекты.

Продолжительность: от 3 до 5 недель на курс, от 2 до 7 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Отличное качественное содержание! Это отличный вводный курс, который действительно заинтересует вас наукой о данных. Я очень рекомендую его всем, кому интересно узнать, что такое Data Science.

2. Сертификат MIT по науке о данных и статистике (edX)

Эта серия из 5 курсов поможет вам укрепить свои основы науки о данных, статистики и машинного обучения. Вы научитесь анализировать большие данные и поймете, как делать прогнозы на основе данных с помощью статистических выводов и вероятностного моделирования для извлечения значимых данных для принятия решений. Journey начнется с основ теории вероятностей и статистики, а затем перейдет к методам анализа данных и алгоритмам машинного обучения. Желательно иметь навыки вычислений, математических рассуждений и программирования на Python на уровне колледжа, чтобы получить максимальную отдачу от этого сертификата. После завершения этой сертификации вы можете подать заявку на различные должности, в том числе на специалиста по данным, аналитика данных и системного аналитика, и это лишь некоторые из них. Если вас интересует искусственный интеллект, не забудьте проверить нашу подборку лучших курсов по искусственному интеллекту .

Ключевые USP-

— Укрепите свои знания в области науки о данных, статистики и машинного обучения с помощью серии курсов.

— Инструкторы предоставляют советы и рекомендации по передовым методам разработки и реализации алгоритмов с использованием этих инструментов.

— Научитесь анализировать большие данные и делать прогнозы на основе данных с помощью статистических выводов и вероятностного моделирования для извлечения значимых данных для принятия решений.

— Создавайте алгоритмы машинного обучения, чтобы разбираться в неструктурированных данных и получать соответствующую информацию.

— Работа над популярными методами неконтролируемого обучения, такими как методологии кластеризации, и контролируемыми методами, такими как глубокие нейронные сети.

— Существуют различные должности, которые могут быть применены после завершения этой сертификации, такие как специалист по данным, аналитик данных, системный аналитик и многие другие.

Продолжительность: 5 курсов, от 2 до 16 недель на курс

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

3. Аспирантура по науке о данных (Университет Пердью)

Эта программа последипломного образования познакомит вас с ключевыми концепциями и инструментами, используемыми в Data Science.Он разработан в сотрудничестве с IBM, чтобы помочь людям получить практические знания в области науки о данных. Регистрация в учебной программе поможет вам охватить широкие темы науки о данных, такие как статистика, критические языки программирования, алгоритмы машинного обучения и многое другое. . Кроме того, вы также получите возможность поработать над завершающим проектом, кульминацией которого станет ваш опыт обучения. Программа разработана опытными преподавателями Университета Пердью, который известен как одно из ведущих научно-исследовательских и учебных заведений.

Ключевые УТП —

— Вводный курс, который поможет вам открыть для себя программирование на R, научиться писать код на R, использовать структуры данных R и создавать функции

— Улучшите свой опыт обучения Python для науки о данных, познакомившись с программированием на Python, разработанным IBM

— Освойте концепции методов машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое обучение, а также практическое моделирование, завершая свое образование в области науки о данных

— Примите участие в интерактивном отраслевом мастер-классе, чтобы получить представление о достижениях науки о данных и методах искусственного интеллекта

Продолжительность: 12 месяцев, 5-10 часов в неделю

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Материал интересный и структурированный. Анимация в лекциях очень полезна и полезна. Конспекты лекций тоже выдающиеся. Способ объяснения тоже отличный. Инструктор просто отличный во всем. Я очень рекомендую людям проходить курсы Simplilearn. — Хансил Саго

4. Сертификат Data Science от Гарвардского университета (edX)

Эта программа Гарвардской сертификации в области науки о данных научит вас основным основам науки о данных, включая R и машинное обучение, с использованием реальных примеров, чтобы начать вашу карьеру в области науки о данных.Эта захватывающая программа, охватывающая 9 курсов, входит в число лучших магистерских онлайн-программ, доступных на ведущей платформе электронного обучения edX. Курсы, входящие в эту программу, включают основы R, визуализацию, вероятность, вывод и моделирование, инструменты повышения производительности, споры, линейную регрессию, машинное обучение. , за которым следует проект Capstone, чтобы проверить и опробовать все, что вы изучаете в курсе. Вы будете одновременно изучать язык программирования R, статистические концепции и методы анализа данных. Если вы также хотите глубоко погрузиться в мир Python, у нас есть несколько из лучших курсов Python , созданных специально для вас.

Ключевые УТП —

— Покрытие основных навыков программирования на R.

— Изучите статистические концепции, такие как вероятность, вывод и моделирование, и примените их на практике.

— Получите опыт работы с tidyverse, включая визуализацию данных с помощью ggplot2 и обработку данных с помощью dplyr.

— Ознакомьтесь с основными инструментами для практикующих специалистов по обработке данных, такими как Unix / Linux, git и GitHub, а также RStudio.

— Внедрение алгоритмов машинного заработка и глубокое знание этой области с использованием реальных примеров.

Продолжительность: 9 курсов, от 2 до 8 недель на курс, 2-4 часа в неделю

Рейтинг: 4. 8 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

4.Прикладная наука о данных с сертификацией Python (Мичиганский университет)

Это программа из 5 курсов Мичиганского университета, которая поможет вам изучить науку о данных с помощью языка программирования Python. Вам нужно будет иметь базовые знания Python и познакомиться с популярными инструментами Python, такими как pandas, matplotlib, nltk и networkx, среди прочих, чтобы разобраться в данных. В частности, 5 курсов будут охватывать прикладные графики, графики и представление данных на Python, прикладное машинное обучение на Python, прикладной анализ текста на Python и прикладной анализ социальных сетей.Вас будут обучать Кристофер Брукс, Кевин Коллинз-Томпсон, Даниэль Ромеро и В. Г. Винод Видисваран. С многочисленными заданиями, оценками и проектами это идеальное место, чтобы приблизиться к тому, чтобы стать специалистом по данным.

Ключевые УТП —

— Изучите основы среды программирования Python, включая фундаментальные методы программирования, такие как лямбда, чтение и управление файлами CSV и библиотекой numpy.

— Получите введение в основы визуализации информации с акцентом на отчеты и построение диаграмм с использованием библиотеки matplotlib.

— Узнайте, как использовать Python для начала работы с машинным обучением.

— Научитесь работать с основами интеллектуального анализа текста и обработки текста. Получите представление о том, как структура текста обрабатывается Python.

— Получите возможность выполнить анализ социальных сетей в последней программе этой специализации, которая даст вам представление о том, как решаются проблемы в реальной жизни.

Продолжительность: 5 месяцев, 7 часов в неделю

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Отличный класс! Достаточно сложно для кого-то с опытом работы с Python (или написанием сценариев), чтобы охватить некоторые полезные сценарии Pandas. Единственная критика заключается в том, что проблемы кодирования были бы лучше, если бы были предоставлены журналы ошибок.

6. Сертификация глубокого обучения (deeplearning.ai)

Узнайте, как создавать нейронные сети и руководить успешными проектами машинного обучения, пройдя курс специализации из 5 курсов от углубленного изучения.ай. Вы узнаете о Python, Tensor Flow, RNN, LSTM, Adam, сверточных сетях и инициализации Xavier среди других аспектов. Программу ведет Эндрю Нг, соучредитель, Coursera и адъюнкт-профессор Стэнфордского университета; Юнес Бенсуда Мурри, математические и вычислительные науки, Стэнфордский университет, и Киан Катанфоруш, адъюнкт-лектор Стэнфордского университета, deeplearning.ai, Ecole Centrale Paris. Это одна из самых популярных программ по глубокому обучению, доступных в Интернете.

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Очень полезный курс. Дает отличное представление о настройке, регуляризации и оптимизации гиперпараметров. Один из моих запросов — предоставить образ докера, который мы можем использовать для локального запуска упражнений. Иногда мне было трудно создать среду, в которой я мог бы выполнять курсовую работу. Некоторые установки конфликтуют, и неясно, какие версии библиотек используются в среде курсовых работ.Иногда это требует ненужных усилий.

7. Сертификация машинного обучения Стэнфордского университета (Coursera)

Эндрю Нг, бывший руководитель Google Brain и Baidu AI Group , создал этот курс вместе с другими профессорами Стэнфордского университета. Это один из самых популярных курсов и сертификатов по машинному обучению, доступных в Интернете . Вы узнаете о контролируемом обучении, неконтролируемом обучении среди других ключевых областей, а курс включает в себя несколько тематических исследований и приложений, которые помогут вам научиться применять алгоритмы для создания интеллектуальных роботов. Это один из лучших курсов по науке о данных , которые вы можете выбрать. Вам также может быть интересно взглянуть на некоторые из лучших сертификатов машинного обучения .

Ключевые USP-

— обрабатывать большие объемы данных из разных полей и в разных форматах.

— Понимание параметрических и непараметрических алгоритмов, кластеризации, уменьшения размерности среди других важных тем.

— Получите рекомендации и советы от инструктора.

— Взаимодействуйте со своими сверстниками в сообществе единомышленников с разными уровнями опыта.

— Примеры из практики реального мира дают вам возможность понять, как проблемы решаются на ежедневной основе.

— Гибкий крайний срок позволяет учиться в удобное для вас время.

Научитесь применять алгоритмы обучения для создания умных роботов, понимать текст, звук и интеллектуальный анализ баз данных.

Продолжительность: 55 часов

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: этот курс, пожалуй, лучшее начало для всех, кто хочет изучить машинное обучение. Раньше я пробовал другие подходы, такие как погружение с головой в нейронные сети, не имея представления о других более простых алгоритмах, таких как линейная и логистическая регрессия, и просто запутался, несмотря на то, что у меня не было проблем с математикой. Однако этот курс сделал все кристально ясным. И я еще не видел такого хорошего инструктора, как Эндрю Нг.Его энтузиазм был отличным мотиватором.

8. Сертификация MicroMasters в области обработки данных, выданная Калифорнийским университетом в Сан-Диего (edX)

По сути, это онлайн-версия магистерской программы в области науки о данных Калифорнийского университета в Сан-Диего, где профессора и преподаватели из университета будут делиться знаниями онлайн. Этот курс, рассчитанный на несколько месяцев, идеально подходит для студентов и профессионалов, которым нужна иммерсивная учебная программа, которая действительно глубоко вникает в концепции науки о данных.Вы разовьете всестороннее понимание математических и вычислительных инструментов и того, как их использовать для составления рекомендаций на основе данных. Курсы, составляющие эту программу, включают Python для науки о данных, теории вероятностей и статистики, основы машинного обучения и аналитику больших данных с использованием Spark. Эти занятия будет посещать группа из 5 инструкторов, все из Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Ключевые USP-

— Научитесь собирать, очищать и анализировать большие данные, выполнять крупномасштабный анализ данных и представлять данные убедительно и наглядно.

— Делайте надежные статистические выводы на основе зашумленных данных и используйте машинное обучение для изучения моделей данных.

— Визуализируйте сложные данные с помощью инструментов и языков, рассматриваемых в лекциях.

— Используйте Apache Spark для анализа данных, которые не помещаются в памяти одного компьютера.

— Работайте над практическими заданиями и проектами, чтобы улучшить свое портфолио и реализовать темы, затронутые в видео.

Продолжительность: 4 курса по 10-15 недель на курс

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

9. Data Science Online (Berkeley ExecEd)

Эта программа обучения руководителей Беркли представляет собой программу из восьми модулей , рассчитанную на 10 недель, которая поможет вам охватить все важные темы науки о данных . Эта программа специально разработана для менеджеров среднего и высшего звена и индивидуальных участников, которые хотят вывести свою организацию на новый уровень с помощью метода анализа данных. В ходе курса вы узнаете об основных математических и статистических концепциях, таких как среднее значение, стандартное отклонение, графики, гистограммы и логарифмические функции, а затем вы перейдете к продвинутым концепциям, таким как прогнозирование машинного обучения, расширенные регрессионные модели, создание эффективных групп по науке о данных. и т. д. Кроме того, будет постоянно сотрудничать со своим инструктором, чтобы отправлять и решать ваши вопросы или любую другую помощь, связанную с курсом.

Ключевые УТП —

— Общайтесь напрямую с преподавателями UC Berkeley Executive Education, лидерами отрасли и коллегами со всего мира

— Узнайте, как анализировать наборы данных с помощью Jupyter Notebook, платформы с открытым исходным кодом, используемой для вычислительного анализа

— Доступ к еженедельным подготовительным сессиям в режиме реального времени для ознакомления с любыми техническими концепциями следующего модуля с обзором заданий в реальном времени

— Возьмите интервью у отраслевых экспертов, которые руководствуются данными из ведущих компаний, таких как Google, Uber и многих других

— Работа в двухнедельных лабораториях, чтобы сосредоточиться на практических задачах и углубиться в анализ данных

Продолжительность: 10 недель, 4-5 часов в неделю

Рейтинг: 4. 6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: эта программа дала мне необходимое понимание мира науки о данных, различных языков, моделей, алгоритмов, а также их ценности и плюсов / минусов. — Салони Сонавала, специалист по применению

10. Профессиональный сертификат в области прикладных наук о данных (Дартмутский колледж)

Если вы хотите получить профессиональный сертификат в области науки о данных, изучив все основные концепции и навыки, то эта программа сертификации от Thayer School of Engineering — лучший вариант для вас.С помощью этого курса вы сможете развить востребованные навыки, которые требуются на сегодняшнем рынке труда, такие как визуализация данных, машинное обучение, управление рисками и возможности прогнозирования . Это поможет вам понять основы кодирования Python в ходе сеансов программирования в реальном времени и назначений на основе приложений. После успешного завершения курса вы сможете воспользоваться новыми возможностями и столкнуться с новыми проблемами в области науки о данных .

Ключевые УТП —

— Узнайте, как создавать визуализации, строить модели линейной и логистической регрессии и применять стандартные алгоритмы машинного обучения

— Получите индивидуальные консультации от опытного инструктора, который не только поможет вам во время курса, но и предоставит рекомендации, связанные с вашей карьерой

— Доступ к регулярным вебинарам, строгим заданиям с оценками и практическому применению знаний

— Получите помощь от наставников для решения проблем, характерных для карьеры в области науки о данных, на занятиях в небольших группах

— Работайте с различными проектами и в конце курса разработайте портфолио по науке о данных, которым можно поделиться с работодателями, чтобы продемонстрировать свои навыки

Продолжительность: 6 месяцев

Рейтинг: 4. 7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Лучшие курсы по науке о данных на 2021 год

11. Курс Data Science 2020: полный учебный курс по Data Science (Udemy)

Если вы думаете о том, чтобы начать карьеру в этой быстрорастущей области, то стоит взглянуть на этот бестселлер. Все темы, необходимые для того, чтобы стать успешным специалистом по обработке данных, освещаются в таком порядке, чтобы их можно было легко отслеживать. Каждая из тем основывается на предыдущей и рассказывает о тонкостях каждой из этих областей и позволяет вам лучше понять ключевые слова в области науки о данных. Таким образом, вы можете начать с нуля, а к концу учебного лагеря вы научитесь справляться с реальными проблемами и перейдете к более продвинутым специализациям.

Ключевые УТП —

— Предоставляется полный набор инструментов, чтобы разобраться в этой области.

— Разберитесь в математике машинного обучения.

— Решайте реальные бизнес-задачи, которые помогут вам получить работу.

— Начните кодировать на Python и узнайте, как использовать его для статистического анализа.

— Рассматриваемые темы включают введение в данные и науку о данных, математику, статистику, Python, Tableau, расширенную статистику и машинное обучение.

— 434 лекции + 80 статей + 129 загружаемых ресурсов + Полный пожизненный доступ

— Поддержка вопросов и ответов и доступное сообщество.

Продолжительность: 25 часов

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

12. Учебный курс по Python для науки о данных и машинного обучения (Udemy)

Это всеобъемлющий курс, который поможет вам узнать, как использовать возможности Python для анализа данных, создания красивых визуализаций с помощью мощных алгоритмов машинного обучения . Итак, если вы планировали стать специалистом по данным, то это лучший курс для начала. Этот курс создан Хосе Портилла, который окончил Университет Санта-Клары в области машиностроения.Он имеет многолетний опыт в обучении специалистов по Data Scientist студентам со всего мира. После завершения этого курса вы получите знания о продвинутых концепциях машинного обучения и программирования на Python .

Ключевые УТП —

— Охватывает широкий круг тем, таких как программирование с помощью Python, NumPy и Python, подключение Python к SQL, деревья решений и многие другие

— Расскажет обо всех основных концепциях машинного обучения и о том, как их использовать с программированием на Python для получения лучших результатов

— Узнайте, как реализовать алгоритмы машинного обучения и как использовать Pandas для анализа данных

— Свобода подготовить себя, не выходя из дома, с 30-дневной бесплатной пробной версией курса

— Решите ваши вопросы и вопросы, связанные с курсом, с помощью помощника инструктора

— Доступен по доступной цене по сравнению с другими курсами по науке о данных

Продолжительность: 2-3 недели

Рейтинг: 4. 6 из 5

Вы можете Зарегистрироваться здесь

Обзор: лучший инструктор, которого я когда-либо видел, и форум вопросов и ответов дает немедленный ответ. Я люблю его учение. Спасибо, сэр. Но я хотел бы предложить в лекции MNIST. Я просмотрел трижды, но не мог понять эти 3 лекции, пожалуйста, обновите эти лекции. но в конце концов, contriblearn меня удовлетворил. Меня очень смутил тензорный поток. но в конце концов я полностью понял.надеюсь, вы продолжите серию лекций. Я хочу узнать у вас больше курсов. — Ченнакешав Рао, K

13. Курс машинного обучения A – Z ™: практический курс Python и R в области науки о данных

Это еще один отличный курс от Udemy , ориентированный на машинное обучение с языками программирования Python и R . Что замечательно в этом курсе, так это то, что он состоит из нескольких руководств, каждое из которых разработано с пошаговым подходом, чтобы помочь вам изучить и развить новые навыки и улучшить свое понимание области науки о данных . Этот курс разработан двумя профессиональными специалистами по обработке данных, которые хотят поделиться своими знаниями и помочь людям изучить сложные теории, алгоритмы и библиотеки кодирования самым простым способом. Кроме того, этот курс предоставляет 30-дневную бесплатную пробную версию для ознакомления с содержанием курса и анализа того, что вы собираетесь изучать.

Ключевые УТП —

— Веселый и увлекательный курс, который отправит вас в путешествие по изучению машинного обучения, интеллектуального анализа данных и концепций науки о данных

— Охватывает широкий спектр тем, таких как обработка данных, линейная регрессия, кластеризация, глубокое обучение, обучение с подкреплением и многое другое.

— Поставляется с практическими упражнениями, основанными на реальных примерах, которые помогут вам улучшить свои знания и опыт в области науки о данных

— входит в состав шаблонов R и Python, которые вы можете легко загрузить и использовать в своих проектах.

— Предоставляет сертификат об окончании курса с заданными проектами

Продолжительность: 1 месяц

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Кирилл и Хаделин действительно потратили время, чтобы разработать курс таким образом, чтобы понять концепцию очень легко, даже если у вас нет никаких предварительных знаний. Вдобавок ко всему, специально разработанные шаблоны для различных алгоритмов позволят вам чувствовать себя очень комфортно. На протяжении всего курса, если вы будете следить за видео, вы обязательно получите представление о машинном обучении. По окончании курса я уверен, что смогу справиться с любой проблемой в мире машинного обучения.- Прантик Бала

14. Курс Data Science A-Z ™: Наука о данных в реальной жизни (Udemy)

Для тех, кто ищет курсы по науке о данных с примерами из реальной жизни, этот курс от Udemy — лучший вариант, доступный для вас. Это не похоже на другие обычные курсы по науке о данных ; этот курс позволит вам глубоко погрузиться в основные концепции науки о данных . Он не только предоставит вам полный обзор пути к науке о данных, но и даст вам на собственном опыте испытание боли, с которой ежедневно сталкивается специалист по данным .После завершения этого курса вы сможете очистить и подготовить данные для анализа, смоделировать данные, выполнить базовую визуализацию данных и многое другое.

Ключевые УТП —

— Один из лучших курсов по науке о данных, который проведет вас через весь путь науки о данных от основ до продвинутых концепций

— Развивайте хорошее понимание нескольких инструментов во время курса, таких как SQL, SSIS, Tableau, Gretl и многие другие.

— Поставляется с заранее спланированными маршрутами, которые помогут вам ориентироваться в курсе и объединить разделы в ваше собственное путешествие

— Включены практические упражнения из реальной жизни, видеолекции и викторины, которые помогут вам лучше подготовиться к курсу

— Учитесь в своей зоне комфорта с 30-дневной бесплатной пробной версией содержания курса

Продолжительность: 2-3 недели

Рейтинг: 4. 5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: это был большой период обучения. Я понял большинство вещей, которым учил Кирилл (вопрос в том, помню ли я их? Ха-ха-ха!) Если не считать шуток, я честно думаю, что он очень хорошо объяснил все концепции, особенно сложное математическое / статистическое содержание. Отличная работа! Кирилл. Я буду пересматривать некоторые видео еще раз, чтобы освежить память. В целом это отличное соотношение цены и качества! Спасибо Кириллу за то, что поделился своими знаниями.

15. Программа Беркли по науке о данных и аналитике (UC Berkeley Executive Education)

Наука о данных и аналитика данных лежат в основе каждой современной глобализированной отрасли. Работа в современной технологически ориентированной рабочей силе требует не только превосходных лидерских навыков, но и способности переводить проблемы с данными в более широкую картину для организации. Если у вас есть как минимум 10-летний профессиональный опыт и вы с нетерпением ждете, что перейдет на руководящую роль, чтобы создавать и возглавлять группы по анализу данных посредством принятия решений на основе данных, , тогда эта программа предоставит вам все необходимые навыки.Программа состоит из пяти модулей: три модуля проводятся в кампусе Беркли, а остальные два модуля должны быть заполнены онлайн. Вы узнаете, как продвигать культуру, основанную на данных, как переводить бизнес-проблемы и как руководить командой с разнообразным набором навыков для решения этих проблем.

Ключевые USP-

— Развивать навыки лидера, ориентированного на данные. Создавайте и возглавляйте группы по анализу данных, принимая решения на основе данных.

— Изучите соответствующие методы и инструменты, которые позволят вам принимать обоснованные решения, способствующие успеху вашей организации.

— Зарабатывайте пособия для выпускников за успешное завершение программы и становитесь частью сети из более чем 41 000 выпускников Berkeley Haas по всему миру.

— Получите пользу от экспериментальных сессий, которые сочетают в себе теорию, практические примеры из жизни и проектную работу, чтобы помочь вам получить практические перспективы.

— Учитесь у ведущих преподавателей Беркли и отраслевых практиков.

— Получите сертификат качества в области науки о данных и аналитики.

Вы можете обратиться к консультанту программы для личного обсуждения, чтобы помочь вам узнать больше о программе и ответить на любые ваши вопросы.

Продолжительность: 6 месяцев

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

16. Сертификация Data Science от Джона Хопкинса (Coursera)

Этот сертификационный курс от Johns Hopkins поможет вам начать карьеру в области науки о данных.Он состоит из девяти вводных курсов по науке о данных, разработанных и преподаваемых ведущими профессорами, включая Роджера Д. Пэнга, доцента по биостатистике; Брайан Каффо, доктор философии и Джефф Лик, доцент кафедры биостатистики. В этой программе вы узнаете о программировании на R, получении и очистке данных, исследовательском анализе данных, воспроизводимых исследованиях и статистических выводах среди множества других областей. За обучением последует Capstone Project, в котором вы создадите информационный продукт с использованием реальных данных.

Ключевые USP-

— Сертификат может пройти любой, у кого есть опыт работы с Python и регрессией на начальном уровне.

— Используйте R для очистки, анализа и визуализации данных.

— Перемещайтесь по всему конвейеру обработки данных от сбора данных до публикации и управляйте проектами с помощью GitHub.

— Выполните регрессионный анализ, метод наименьших квадратов и вывод с использованием регрессионных моделей.

Продолжительность: 8 месяцев, 5 часов в неделю

Рейтинг: 4. 5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Профессора просто поражают своими знаниями. Медленные биты информации и способ проведения тестирования настолько методичны и так хорошо спланированы. Если кто-то говорит, что ему скучно, то я уверен, что он блефует, поскольку я узнал, насколько приятным может быть онлайн-обучение. Мне 40 лет, я работаю и у меня двое детей, времени мало, и этот онлайн-способ обучения с финансовой помощью, я не мог и просить ничего большего.Coursera помогает таким людям, как я, найти надежду учиться в своем собственном темпе, в удобном для них месте и с помощью своей программы финансовой помощи, помогая бедным людям из развивающихся стран, таких как Индия, увидеть свет в конце туннеля.

17. Курсы Coursera по науке о данных (Coursera)

На Coursera вы можете получить ученых степеней в области науки о данных и смежных областях, предлагаемых одними из лучших университетов, не выходя из дома. Кроме того, если вы ищете сравнительно краткосрочные курсы, вы можете выбрать один из таких вариантов, как Data Science с использованием R, инструментарий специалиста по данным, аналитика для бизнеса, анализ с использованием Excel и структуры данных Python. По окончании занятий вы приобретете не только уверенность в охватываемых концепциях, но и навыки, необходимые для получения соответствующих профилей вакансий.

Ключевые УТП —

— Coursera предлагает степени бакалавра и магистра, курсы и специализации.

— Изучите различные вычислительные методы для работы с огромными объемами данных.

— Множество примеров, демонстрирующих реальные применения в этой области.

— Учитесь в любое время и в любом месте в удобном для вас темпе с гибким графиком.

— Обратитесь к инструкторам и получите ответы на свои вопросы.

— Выполните все оценочные задания и тесты, чтобы получить сертификаты.

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

18. Онлайн-курс магистратуры по науке о данных (Coursera)

Если вас не интересуют различные курсы по науке о данных и вы хотите получить в них степень магистра, то этот список магистерских программ от Coursera — лучший вариант для вас.На выбор предлагается несколько программ магистратуры по науке о данных, все из которых предлагаются ведущими университетами по всему миру, такими как Мичиганский университет, Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн, Университет Колорадо Боулдер и т. Завершив любую из этих магистерских программ, вы сможете стать профессиональным специалистом по данным. Кроме того, вы сможете получить работу в различных сферах, таких как сельское хозяйство, производство, финансы, технологии и транспорт .

Ключевые УТП —

— Изучите программы прикладных навыков в области науки о данных, разработанные преподавателями мирового класса в ведущих университетах

— Узнайте, как использовать большие данные, чтобы понять мир, открыть для себя новые идеи и оптимизировать процесс принятия решений

— Создайте для себя возможности стать экспертом в области науки о данных и войти в такие области, как аналитика, наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект

— Узнайте, как извлекать ценную информацию из массивных наборов данных, изучая передовые инструменты и методы от преподавателей мирового класса

— Свобода учиться, не выходя из зоны комфорта, с живыми онлайн-классами и самостоятельным обучением

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4. 7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

19. Курсы нанодипломных наук по науке о данных (Udacity)

Лица, которые хотят стать экспертом в концепциях науки о данных , таких как обработка данных, прогнозная аналитика, машинное обучение и визуализация, могут воспользоваться этой программой Data Science, предлагаемой Udacity. Это специализированный курс по науке о данных, который состоит из нескольких программ по науке о данных на основе нанотехнологий и различных курсов, ориентированных на конкретные предметы .С помощью этой программы вы можете стать аналитиком данных, инженером данных, специалистом по данным или выбрать любое другое поле в той же области. Программа также включает несколько бесплатных курсов по науке о данных, таких как «Концепции систем баз данных», «Введение в науку о данных», «SQL для анализа данных» и многие другие.

Ключевые УТП —

— Учитесь у лучших инструкторов Udacity, которые помогают людям изучить каждую концепцию с глубоким пониманием

— Изучите различные концепции Data Analyst, такие как Data Wrangling, Pandas & NumPy, Matplotlib, Bootstrapping и т. Д.

— Получите знания о различных языках программирования, таких как Python, NumPy, SQL, Git и Git Hub

— Доступ к содержанию курса в удобном для вас темпе без каких-либо расписаний и простых ежемесячных платежей

— Учитесь на реальных проектах, разработанных отраслевыми экспертами и профессионалами

— Станьте профессионалом в области науки о данных после завершения этих программ нанотехнологий и специальных курсов

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Бесплатные курсы по науке о данных на 2021 год

20. Бесплатные онлайн-курсы по науке о данных (edX)

Если у вас есть предыдущие знания в области информатики или статистики и вы хотите использовать их для продвижения своей карьеры в быстрорастущей области науки о данных, тогда на этой платформе есть множество вариантов курса по науке о данных для вас. Созданный ведущими промышленными и академическими учреждениями мира , вы можете сосредоточиться на конкретной подтеме или начать с нуля и получить всесторонний опыт обучения.Узнайте о вероятности , статистике и аналитике и поймите, как можно использовать возможности таких языков, как Python и R.

Ключевые УТП —

— Выбирайте из индивидуальных курсов, степеней и профессиональных сертификатов.

— Познакомьтесь с многочисленными инструментами аналитики и используйте их для работы над заданиями.

— Научитесь извлекать данные из разных источников и преобразовывать их в нужный формат.

— Создавайте, оценивайте и сравнивайте модели, чтобы предсказать будущие тенденции и сделать выводы.

— Проверьте лекции бесплатно и получите проверенный сертификат за дополнительную плату.

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

21.
Статистика с сертификатом R от Университета Дьюка

Будьте готовы быть поражены выдающимися профессорами из Дьюка, включая Майн Четинкайя Рундел, Дэвид Бэнкс, Колин Рундель и Мерлиз А Клайд, в этом курсе, где вы узнаете все о байесовской статистике, линейной регрессии и моделировании, выводной статистике и вероятности и данных.Это специализация начального уровня, и вам не требуется никакого предыдущего опыта, чтобы зарегистрироваться на нее.

Рейтинг: 4,7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review: отличный курс для тех, кто хочет понять основы логического вывода. Как бы сложно это ни звучало, но выполнимо, и дополнительных материалов курса достаточно для самостоятельного изучения на среднем уровне

Бонусных курсов

22.Математика для машинного обучения (Coursera)

Этот курс направлен на преодоление этого пробела, а поможет вам заложить прочную основу в основной математике, ее интуитивном понимании и использовать ее в контексте машинного обучения и науки о данных. Начните с линейной алгебры и многомерного исчисления, прежде чем переходить к более сложным понятиям. К концу занятий у вас будет сильная математическая основа, чтобы брать более сложные уроки машинного обучения и стать профессионалом.

Продолжительность: от 4 до 6 недель обучения, от 2 до 5 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

23. Ускоренный курс по науке о данных (Udemy)

Предлагая более 250 курсов, этот веб-сайт электронного обучения гарантирует, что каждый, независимо от уровня опыта, найдет что-то, что может улучшить свои знания в этой развивающейся области. Новички могут выбрать из учебных лагерей, ознакомления с инструментами и языками программирования, подходящими для анализа наборов данных. Лица с предшествующим опытом могут ознакомиться с программами , которые узнают, как наука о данных интегрирована с машинным обучением, глубоким обучением и другими областями для решения реальных проблем.

Ключевые УТП —

— Для зачисления в классы начального уровня не требуется опыта или совсем не требуется.

— Получите доступ к инструментам, необходимым для специалистов по данным.

— Программы, посвященные практическим упражнениям и подготовке к собеседованию.

— Исследуйте pandas, numpy, выполняйте статистический анализ и представляйте извлеченную информацию в виде истории, чтобы ее могли понять как технические, так и нетехнические органы.

— Лекции + упражнения + загружаемые ресурсы + полный пожизненный доступ

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

24. Наука о данных, глубокое обучение и машинное обучение с помощью Python

Если вы хотите узнать, как извлекать смысл и идеи из массивных наборов данных , то этот курс может предоставить вам все необходимые фундаментальные знания. В этом курсе вы изучите методов, которые используются настоящими учеными и специалистами по машинному обучению в технологической индустрии . Он включен в более чем 100 лекций, большинство тем охвачены практическими примерами кода Python. Преподаватели курса имеют многолетний опыт обучения науке о данных с помощью программирования на Python. Они даже помогут вам во время курса и предложат решения, связанные с вашими запросами.

Ключевые УТП —

— Узнайте, как создавать искусственные нейронные сети с помощью TensorFlow и Keras, и как делать прогнозы с помощью линейной регрессии и полиномиальной регрессии

— Узнайте, как классифицировать изображения, данные и настроения с помощью глубокого обучения

— Научитесь организовывать данные с помощью кластеризации K-средних, векторных машин поддержки, KNN, деревьев решений и PCA

— Охватывает основные темы науки о данных, такие как визуализация данных, трансферное обучение, анализ настроений, многоуровневые модели и многое другое.

— Создание рекомендательной системы фильмов с совместной фильтрацией на основе элементов и пользователей после завершения курса

— Получить сертификат об окончании курса с заданиями

Продолжительность: 2-3 недели

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Отличные объяснения. Легко понять. ОТЛИЧНЫЕ примеры! Это феноменальный класс, а Фрэнк — отличный инструктор! Я рекомендую этот урок / руководство всем заинтересованным!

25. Бесплатные курсы по науке о данных (DataCamp)

Если вы хотите изучить интеллектуальный анализ данных, машинное обучение или визуализацию данных, в Data Camp есть идеальный курс для каждого предмета, связанного с наукой о данных. От введения в R до изучения других продвинутых языков программирования, вы можете выбрать курс, который лучше всего соответствует вашим знаниям . На выбор предлагаются различные курсы, такие как «Введение в Python», «Введение в R», «Обучение визуализации данных с помощью Python» и многие другие. После завершения этих курсов и изучения всех навыков вы даже можете подать заявку на участие в программе , чтобы стать инструктором Data Camp . Кроме того, эти курсы интегрированы с программой профессиональной сертификации, что означает, что вы получите сертификат об окончании после завершения этих курсов.

Ключевые УТП —

— Свобода выбора из широкого спектра тем, таких как разработка данных, импорт и очистка данных, манипулирование данными, визуализация данных и многие другие

— Учитесь у опытных инструкторов и профессионалов отрасли, которые помогут вам на каждом этапе обучения

— Включает несколько видео, заметок, практических упражнений и викторин, которые помогут вам расширить свои знания и навыки

— Изучите широкий спектр языков программирования и техник, таких как R, Python, SQL, Git, Shell, электронные таблицы и т. Д.

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

26. Наука о данных: глубокое обучение на Python

Этот курс разработан, чтобы помочь вам узнать, как на самом деле работает глубокое обучение и как его можно использовать с чем угодно. . Итак, если вы хотите начать свой путь к тому, чтобы стать мастером глубокого обучения, этот курс может стать для вас идеальным выбором.Вы начнете с изучения того, как построить свою первую искусственную нейронную сеть с помощью методов глубокого обучения , а затем вы перейдете к другим важным концепциям, таким как кодирование обратного распространения в NumPy, как реализовать нейронную сеть с использованием Новая библиотека Google TensorFlow и т. Д. Этот курс доступен с 30-дневной бесплатной пробной версией , так что вы учитесь в своей комфортной зоне без каких-либо скрытых затрат.

Ключевые УТП —

— Охватывает широкий круг тем, например, как написать код нейронной сети с нуля, как построить нейронную сеть из базовых строительных блоков и т. Д.

— Учитесь у одного из лучших инструкторов Udemy, имеющего многолетний опыт в предоставлении коучинга по глубокому обучению.

— Воспользуйтесь помощью команды экспертов, которые помогут вам решить ваши вопросы, связанные с курсом

— Знать о различных терминах, связанных с нейронными сетями, таких как активация, обратное распространение и прямая связь

— Получить свидетельство об окончании курса с заданиями и проектами

Продолжительность: 10.5 часов

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор — Очень хороший курс, он хорошо организован и объяснен. Упражнения и примеры интересны и практичны, а для эксперта могут быть слишком легкими. Темп хороший, все продумано до мелочей. Дополнительная справочная лекция для устранения неполадок.

27. Курсы по науке о данных Udemy (Udemy)

Udemy — одна из таких платформ, которая дает вам свободу выбора лучшего курса по науке о данных в соответствии с вашими требованиями.Эти курсы помогут вам научиться визуализировать новые данные и реагировать на них, а также разрабатывать новые инновационные технологии. Среди этого списка курсов по науке о данных курсов с наивысшим рейтингом — это The Data Science Course 2019, Machine Learning A-Z и Tableau 10 A-Z: практическое обучение Tableau для Data Science . Все эти курсы разработаны и проверены опытными преподавателями Udemy, имеющими многолетний опыт работы в области науки о данных. Кроме того, после завершения этих курсов вы сможете получить сертификат об окончании.

Ключевые УТП —

— Список из нескольких курсов, направленных на предоставление вам обширных знаний о различных концепциях и методах науки о данных

— От машинного обучения, интеллектуального анализа данных до анализа данных — охватывает все основные темы науки о данных

— Включено в несколько видеолекций, викторин, практических экзаменов и практических проектов, которые помогут вам правильно понять каждую концепцию.

— Учитесь и получите рекомендации от опытных инструкторов и группы экспертов, которые помогут вам решить ваши вопросы

— Учитесь в своей зоне комфорта с 30-дневной бесплатной пробной версией для каждого курса, который вы выбираете

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

28. Сертификация Высшей школы экономики по машинному обучению

В общей сложности 21 профессор и исследователь объединились, чтобы создать этот курс; и это, несомненно, один из самых всеобъемлющих курсов по науке о данных и машинному обучению. Этот курс среднего уровня актуален только в том случае, если у вас есть базовые знания по предмету. В курс включены ученые CERN, которые поделятся своим опытом решения реальных проблем с использованием науки о данных.Учебная программа состоит из 7 курсов, и вы погрузитесь в мир машинного обучения.

Рейтинг: 4.8 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Отличный курс. Обучает множеству приемов и практических заданий. В курсе подробно рассказывается о том, как набрать больше очков в Kaggle, с советами и методами. Реальная наука о данных будет немного отличаться от этого. Но, тем не менее, контент обновляется вместе со ссылками, сопутствующими дополнительными материалами.

29. Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R

Имея степень бакалавра и магистра Университета Санта-Клары, Хосе Марсиаль Портилья также имеет многолетний опыт работы в качестве профессионального тренера по науке о данных и программированию. Его клиентская база на протяжении многих лет включает General Electric, Cigna, The New York Times, Credit Suisse и многие другие. В этом руководстве по науке о данных он научит вас использовать язык программирования R для анализа данных. Некоторые из тем, которые будут рассмотрены, включают программирование с помощью R, расширенные функции R, использование R для обработки файлов Excel, веб-скрейпинг с помощью R, подключение R к SQL, использование ggplot2 для визуализации данных и многие другие области.

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Отличный курс, замечательный учитель. Хотя у меня есть опыт разработки программного обеспечения и баз данных, я никогда раньше не использовал R и не использовал статистические методы.После прохождения этого курса, включая рекомендованную литературу и упражнения, я уверен, что смогу использовать R и методы машинного обучения, описанные в курсе.

30. Excel для MySQL: аналитические методы для бизнес-сертификации от Университета Дьюка

Этот курс, проводимый Яной Шайх Борг и профессором Даниэлем Эггером, из Университета Дьюка поможет вам формулировать вопросы, связанные с данными, визуализировать наборы данных и принимать стратегические решения. Узнайте, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, построения моделей и передачи ваших идей. За этим следует проект, в котором вы примените свои навыки для работы над реальным бизнес-процессом.

Рейтинг: 4,7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: Курс был очень хорошо организован. Вместо того, чтобы просто преподавать таблицы, курс охватывал аспекты подхода к бизнес-проблеме, разработки способов решения проблемы, структурированного мышления, а затем переходил к решению этих проблем с помощью таблиц.Даже после того, как таблица была изучена, инструктор охватил аспекты того, как представить ее целевой аудитории и оказать влияние. Отличная работа. Единственное предложение будет заключаться в том, чтобы быть в курсе последних событий о содержании, поскольку tableau предлагает обновления, но видео курсов не включают их.

31. Сертификация структур данных и алгоритмов от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Калифорнийский университет в Сан-Диего и Высшая школа экономики, а также Центр компьютерных наук и Яндекс объединились для изучения 6 курсов специализации «Структуры данных и алгоритмы».Его преподает группа чрезвычайно опытных профессоров, в которую входят Дэниел М. Кейн, Павел Певзнер, Майкл Левин, Нил Роудс и Александр С. Куликов. Этот курс представляет собой хорошее сочетание теории и практики, где вы познакомитесь с алгоритмическими методами решения различных вычислительных задач. Это один из лучших онлайн-курсов по алгоритмам, в котором вас учат множеству техник программирования. Программа также состоит из двух крупных проектов: Big Networks и Genome Assembly.

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Спасибо за курс. Хороший контент и очень хорошее видео. Единственная проблема в том, что проблемы с назначением были изнурительными, и, к сожалению, трудно получить индивидуальный контакт за помощью, если вы застряли.

32. Сертификация больших данных Калифорнийским университетом в Сан-Диего

Калифорнийский университет в Сан-Диего совместно с отраслевым партнером splunk разработали эту специализацию из 6 курсов, где вы узнаете о системах моделирования и управления большими данными, интеграции и обработке больших данных, машинном обучении с большими данными и графической аналитике для больших данных.Преподавал Амарнатх Гупта, директор лаборатории расширенной обработки запросов; Май Нгуен, руководитель отдела аналитики данных и Илкай Алтинтас, директор по науке о данных. За ним последует проект по реализации всего, что вы узнали.

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Основа для большинства представленных концепций была очень информативной, и каждый урок был хорошо проработан. Занятия действительно того стоили!

33. Магистр компьютерных наук в области наук о данных онлайн (Иллинойс)

Если вы хотите получить степень магистра наук о данных , то эта программа станет для вас идеальным выбором. В этом курсе вы изучите навыки и методы анализа данных, которые меняют бизнес и общество. С помощью этой программы вы не только получите точные знания и идеи из массивных наборов данных , но также получите полное управление вычислительной инфраструктурой .Это интегрированная программа, которая включает как требования к получению степени MCS, так и курсовую работу, ориентированную на науку о данных, что означает, что вы изучите концепции информатики, а также методы науки о данных. Более того, эта программа включает в себя различные видеоролики, заметки, викторины и практические проекты, чтобы лучше вас познакомить с содержанием курса.

Ключевые УТП —

— Комплексная программа, ориентированная на основные компетенции в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных, визуализации данных и облачных вычислений

— Включено в различные междисциплинарные курсы по науке о данных, предлагаемые в сотрудничестве с Департаментом статистики

— Изучите инструментально-ориентированные и проблемно-ориентированные подходы к машинному обучению с помощью приложений для обработки естественного языка, компьютерного зрения и географического позиционирования

— Гибкие способы оплаты, позволяющие оплачивать взносы по программе несколькими частями

— Постоянная поддержка и помощь со стороны преподавателей, если у вас возникли проблемы, связанные с программой магистратуры

Продолжительность: 2 года

Рейтинг: 4. 5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

34. Сертификационный курс Microsoft Data Science Certification Course (edX)

Эта программа больше не поддерживается

Эта профессиональная программа Microsoft состоит из 9 курсов в дополнение к проекту и займет от 16 до 32 часов на курс. Вы узнаете об использовании Microsoft Excel для исследования данных, об использовании Transact-SQL для запросов к реляционной базе данных, создании моделей данных с помощью Excel или Power BI, о применении статистических методов к данным и использовании R или Python для исследования и преобразования данных. научная методология.Программа разбита на 4 основных блока, которые дополнительно состоят из 10 курсов. За этим следует проект, который поможет вам применить все, что вы узнали в течение этого курса. Этот курс уделяет одинаковое внимание теоретическим и практическим занятиям, поэтому вы сможете максимально использовать то, что могут предложить занятия.

Ключевые USP-

— Используйте Microsoft Excel для исследования данных и Transact-SQL для запросов к реляционной базе данных.

— Создавайте и проверяйте модели машинного обучения с помощью Azure и напишите код с помощью R или Python.

— Интерактивные уроки и викторины делают занятия интригующими и дают возможность проверить свое понимание затронутых тем.

— Завершите оценочные экзамены и практические занятия, чтобы получить значок об окончании курса.

— Тренинг разделен на еженедельные секции и викторины.

— В проекте Capstone реализовать решение машинного обучения для данной проблемы с данными.

Продолжительность: 10 курсов + заключительный проект, от 16 до 32 часов в курсе

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

35. Сертификация по машинному обучению от Вашингтонского университета

Сертификационный курс разработан ведущими исследователями Вашингтонского университета. Состоит из теоретических занятий и практических лекций, и вы узнаете о прогнозировании, классификации, кластеризации и информационном поиске среди других ключевых областей. В частности, вы научитесь описывать входные и выходные данные регрессионной модели, оценивать параметры модели, настраивать параметры с помощью перекрестной проверки и анализировать производительность модели.Преподавали Эмили Фокс, профессор машинного обучения Amazon, и Карлос Гестрин, профессор машинного обучения Amazon.

Рейтинг: 4.8 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Мне очень понравился этот курс. Эмили — отличный инструктор, а материал был хорошо спланирован и понятен. Задания по программированию были полезны, и я многое получил от реализации алгоритмов (почти) с нуля.Мне бы хотелось видеть SVR и методы ансамбля как часть этого класса, но я понимаю, что они будут рассмотрены в другом курсе. Я использовал graphlab для всех заданий, но я также использовал numpy и pandas, когда не мог найти функции, которые искал, в graphlab. Я не был поклонником размещенных на coursera ноутбуков с graphlab для первого курса, но запускать его с моей собственной машины было другим опытом, и я определенно мог быть продан на одном решении вместо numpy, pandas и scikit learn.

36. Курс Data Engineering Course — Google Cloud (Coursera)

Этот сертификат инжиниринга данных, разработанный экспертами Google Cloud, поможет вам освоить системы проектирования для обработки данных. Вы узнаете, как применять различные методы машинного обучения и анализировать данные. Вы будете работать со структурированными, неструктурированными и потоковыми данными. В идеале это не курс для начинающих, но он предназначен для учащихся среднего уровня, желающих получить опыт в этой области.

Ключевые USP-

— часть официального обучения Google Cloud Platform

— Доступно на ведущей платформе электронного обучения Coursera

— Используйте модели машинного обучения с помощью Tensorflow и Cloud ML.

— Получите практический опыт использования компонентов Google Cloud Platform.

Продолжительность: 5 недель, от 6 до 12 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Итак, это был наш взгляд на сертификацию лучшего специалиста по данным, учебное пособие, курсы, класс и степень, доступные в Интернете.Итак, это был наш взгляд на лучшее из области программ для анализа данных, надеюсь, вы нашли для себя подходящую программу. Удачного обучения! Подпишитесь на нас, чтобы узнавать о последних программах из домена.

Google Translate и Яндекс Переводчик: различия в естественности, ясности и точности: сравнительное исследование машинного перевода

Машинный перевод — это часто используемый метод перевода во всем мире, потому что он простой, быстрый и, в большинстве случаев, бесплатный для доступа.Однако неизвестно, насколько он удовлетворяет пользователей качеством выходных данных. В попытке всесторонне изучить этот вопрос в данном исследовании исследуются два наиболее часто используемых бесплатных машинных переводчика, а именно, Google Translate и Yandex Translate, в турецко-английской языковой паре. По этому поводу было проведено множество исследований; однако немногие из них были специально посвящены турецко-английской языковой паре, и почти никто из них не сравнивал Google Translate и Yandex Translate.Более того, большинство исследований касалось точности результатов, в то время как настоящее исследование оценивало их естественность и ясность, а также точность в различных категориях предложений. Предоставляя общее понимание мнений пользователей о двух конкретных машинных переводчиках, текущее исследование также дает возможность провести мелкомасштабное сравнение между нейронным машинным переводом (NMT) и гибридным методом перевода, который использует как нейронные, так и статистические данные. то же время.В процессе оценки 50 студентов факультета иностранного языка METU приняли участие в анкетах, адаптированных из материалов Aiken, Ghosh, Wee & Wanjani (2009) и Hampshire and Salvia (2010). Анкета содержит результаты работы двух машинных переводчиков с турецкого на английский и с английского на турецкий. Студенты оценили в общей сложности 60 результатов, которые были разделены на пять категорий предложений (идиомы, формальный язык, лексическая двусмысленность, фразовый глагол, грамматика). Результаты оцениваются по трем критериям естественности, точности и ясности по 5-балльной шкале Лайкерта.Результаты исследования показали, что Яндекс переводчик превосходит Google Переводчик по всем категориям предложений, за исключением лексической двусмысленности. Также отмечено, что оба переводчика лучше выполняли переводы с турецкого на английский, чем с английского на турецкий. В общем, текущее исследование показало, что Яндекс Переводчик больше отвечает потребностям пользователей машинных переводчиков с точки зрения естественности, точности и ясности. Кроме того, если рассматривать результаты с более широкой точки зрения, можно интерпретировать, что ожидаемое повышение качества перевода Google Translate из-за изменения метода перевода со статистического на нейронный машинный перевод не наблюдается, поскольку он явно уступает гибридному методу перевода Яндекс Переводчика. .

Разметка схемы — 2021 Лучшие практики SEO

Schema.org (часто называемая схемой) — это семантический словарь тегов (или микроданных), которые вы можете добавить в свой HTML, чтобы улучшить способ чтения и представления вашей страницы в поисковых системах в результатах поиска.

Пример кода
 
Входящий маркетинг и поисковая оптимизация: выводы из блога Moz

Что такое схема.структурированные данные org?

Schema.org является результатом сотрудничества между Google, Bing, Яндекс и Yahoo! чтобы помочь вам предоставить информацию, необходимую их поисковым системам для понимания вашего содержания и предоставления наилучших возможных результатов поиска в настоящее время. Добавление разметки схемы в ваш HTML улучшает способ отображения вашей страницы в поисковой выдаче, улучшая расширенные сниппеты, которые отображаются под заголовком страницы.

Например, первый результат поиска выше содержит рейтинг в звездах и дату публикации.Оба они могут быть добавлены с помощью схемы. Во втором примере нет расширенных фрагментов и вместо этого отображается либо метаописание, либо другая информация, выбранная Google. Чтобы получить расширенный фрагмент кода для обзора, вы должны использовать следующий код:

 
[Общая оценка дана ] звездочки - [Количество отзывов] отзывов

Чтобы создать свой собственный код, вы можете использовать помощник по разметке структурированных данных Google

Разница между Схема, микроданные и структурированные данные

Структурированные данные — это система связывания имени со значением, которая помогает поисковым системам классифицировать и индексировать ваш контент.Микроданные — это одна из форм структурированных данных, которая работает с HTML5. Schema.org — это проект, который предоставляет определенный набор согласованных определений для тегов микроданных.

Заменяет ли схема Open Graph?

Open Graph — это тип разметки, используемый Facebook для анализа такой информации, как изображение и описание для отображения. Схема предоставляет более подробный список параметров, чем Open Graph. Их можно использовать вместе, но Open Graph нельзя использовать вместо Schema.

Оптимальные методы поисковой оптимизации

Типы элементов, описываемых схемой

Структурированные данные могут использоваться для разметки всех видов элементов, от продуктов до событий и рецептов.Чаще всего он используется для предоставления дополнительной информации о следующем:

  • Творчество
  • Событие
  • Организация
  • Человек
  • Место
  • Продукт

Полный список элементов, которые можно разметить с помощью схемы, доступен здесь .

Каждый тип информации имеет свойства, которые можно использовать для более подробного описания элементов. Например, «книга», которая попадает в категорию «творческая работа», может иметь свойства «имя» (название), «автор», «иллюстратор», «isbn» и другие, в зависимости от того, насколько полно вы хотите описать это.Точно так же «событие» может быть классифицировано как что угодно, от «делового события» до «театрального события».

Поисковые системы, использующие схему

Схема распознается (и фактически словарь поддерживается) Google, Bing, Yahoo !, и Яндекс. Неясно, используют ли другие поисковые системы эту разметку, чтобы изменить способ отображения результатов поиска.

Влияние структурированных данных на ранжирование

Вопрос о том, влияют ли структурированные данные на ранжирование, был предметом многочисленных дискуссий и экспериментов.Пока нет убедительных доказательств того, что эта разметка улучшает рейтинг. Но есть некоторые признаки того, что результаты поиска с более обширными расширенными сниппетами (например, созданные с использованием схемы) будут иметь более высокий рейтинг кликов.