Лучшие онлайн курсы по категории “Лучшие курсы по data science в Украине”

На цьому курсі будуть розглянуті різні задачі машинного навчання з урахуванням роботи з даними та особливостей різних моделей машинного навчання, використовуючи мову програмування Python, яка є найбільш поширеною мовою для роботи з машинним навчанням та аналізу даних на сьогодні.
Студенти курсу будуть навчатись працювати з традиційними алгоритмами та методами машинного навчання, нейронними мережами, а також основами обробки природніх мов та комп'ютерного зору.
Метою курсу є навчитися готувати дані та створювати ознаки, визначати типи необхідної моделі машинного навчання, вибирати алгоритм оптимізації та регуляризації моделі, вибирати метрики для контролю якості моделі та візуалізувати отримані результати.

Этот курс предназначен для тех, кто хочет научиться создавать эффективные рекламные кампании в поисковой системе Google. Сервис Google Ads предлагает множество инструментов и удобный интерфейс, что позволяет заниматься профессиональным продвижением контекстной рекламы.
После окончания курса в нашем Учебном Центре, вы научитесь создавать интернет-кампании, которые соответствуют нужным ключевым словам и темам, а также использовать множество хитростей и фишек, которые помогут вам в работе.
Грамотно созданные кампании в интернете приведут к увеличению целевого трафика и спроса на ваши услуги или продукцию, которые вы хотите популяризировать с помощью сайта. Правильное использование сервиса Google Ads может быстро продвинуть ваш сайт в топ, что приведет к его большему успеху.

Курс Data Science / Machine Learning - это комплексная программа обучения, которая поможет специалистам научиться решать задачи по сбору и анализу больших объемов информации с использованием концепций Data Science и Machine Learning. Сегодня это одно из самых прогрессивных направлений в области информационных технологий, так как объемы данных постоянно растут, а за их обработку отвечают именно специалисты в этой области.

"Оцінка складності алгоритмів та основні структури даних":
Цей курс охоплює багато тем, що стосуються основних принципів комп'ютерних наук. У ньому ви дізнаєтесь про основні позначення та асимптотичну оцінку складності алгоритмів, а також про класифікацію алгоритмів. Ви також зможете вивчити алгоритми сортування, включаючи сортування бульбашкою, сортування вставками, швидке сортування, сортування злиттям та пірамідальне сортування, а також оцінити складність цих алгоритмів.
Крім того, ви дізнаєтесь про основні структури даних, такі як однозв'язковий та двозв'язковий переліки, черга та стек, а також про реалізацію основних операцій списків. Ви дослідите дерева, включаючи бінарні дерева, збалансовані та незбалансовані дерева, подання дерев у вигляді масиву та зв'язкової структури, а також рекурсивні та не рекурсивні алгоритми обходу дерев, бінарне дерево пошуку, AVL дерево та червоно-чорне дерево. Також буде розглянуто приклад використання дерев - метод Хафманна.
Ви дослідите динамічне програмування та його основні алгоритми, жадібні алгоритми, включаючи завдання про обмін монет та завдання про рюкзак. Крім того, будуть вивчені графи, включаючи концепцію графа, подання графів, зв'язковий та незв'язний граф, компоненти зв'язності, основне дерево та застосування графів. Ви дізнаєтесь про основні алгоритми на графах, включаючи пошук зав

На данном вебинаре мы обсудим наиболее распространенный вопрос: "Как начать карьеру в IT?". Индустрия информационных технологий насчитывает множество специальностей и возможностей, поэтому существует множество путей, с которых можно начать. Мы рассмотрим этот вопрос с точки зрения языка программирования Python и его практических направлений, таких как веб-бэкенд (web backend) и наука о данных (data science).
В ходе вебинара мы обсудим следующие темы: что такое программирование, почему именно Python подходит для начинающих, как написать свою первую программу, какие начальные знания нужны и сколько времени потребуется, чтобы начать зарабатывать первые деньги как IT-специалист. Мы также рассмотрим веб-разработку и науку о данных как практические направления Python.
На вебинаре мы также обсудим, кто такие "айтишники" и почему им так много платят, а также рассмотрим, как построить свой учебный план и сделать карьеру в IT. Вебинар завершится сессией вопросов и ответов.
Этот вебинар будет интересен и полезен для тех, кто находится в процессе поиска своего карьерного пути в IT, или тех, кто решил, что сейчас самое время начать что-то менять в своей жизни. Если вы часто задавали себе вопросы о том, что такое IT, кто такие "айтишники", с чего начать изучение программирования, как изучить Python или как зарабатывать деньги в IT, то этот вебинар именно для вас.

Сегодня Data Science - одно из самых востребованных направлений, и на рынке труда наблюдается нехватка квалифицированных специалистов в этой области. Для тех, кто обладает навыками Data Science, открываются большие возможности. Для изучения этой области достаточно иметь среднее образование и базовые знания языка программирования Python.
Курс Data Science от Main Academy предоставляет базовую подготовку и улучшает навыки программирования на Python, необходимые для работы в этой области. Курс начинается с разбора основных понятий и терминов, затем переходит к машинному обучению, деревьям решений и нейронным сетям. Практическая часть курса посвящена работе с популярными библиотеками для анализа данных - Pandas и Scikit-learn, используя язык программирования Python.
Квалификация в Data Science и наличие сертификата могут выделить вас на фоне других соискателей при поиске работы. Кроме того, в этой области будет создано более 11 миллионов рабочих мест к 2026 году, согласно данным LinkedIn. Учеба на магистерской программе Data Science в обычном вузе США может обойтись в $30 тысяч - $120 тысяч, а онлайн-курсы по этой теме могут стоить от $9 тысяч. В Main Academy вы сможете пройти самый полный курс Data Science на рынке по оптимальной цене.
После прохождения курса Data Science от Main Academy вы научитесь:
Применять теоретические и практические знания основ статистики для решения бизнес-задач.
Работать с большими объемами данных в Python и манипулировать ими.
Визуализировать данные в Python, Tableau / Power BI.
Находить закономерности в больших массивах данных и использовать их для прогнозирования.
Использовать методы машинного обучения для решения конкретных задач бизнеса.

Фахівці з даних перетворюють необроблені дані на значущу інформацію, яку організації можуть використовувати для покращення свого бізнесу.
Організації все частіше використовують і збирають великі обсяги даних у своїй повсякденній діяльності. Ваше завдання полягає в тому, щоб використовувати дані, щоб знаходити закономірності та допомагати компаніям вирішувати проблеми, починаючи від прогнозування того, що люди купуватимуть, і закінчуючи проблемою забруднення пластиком, використовуючи інноваційні та креативні способи.
Ви будете отримувати, аналізувати та інтерпретувати великі обсяги даних із різних джерел, використовуючи алгоритми, аналіз даних, штучний інтелект, машинне навчання та статистичні інструменти, щоб зробити їх доступними для бізнесу. Після інтерпретації даних ви представите свої висновки зрозумілою та цікавою мовою.
Фахівці з обробки даних користуються великим попитом у багатьох секторах, оскільки бізнесу потрібні люди з правильною комбінацією технічних, аналітичних і комунікаційних навичок.
Незважаючи на те, що ми знаходимося в Україні, у нас також є студенти з різних країн, оскільки навчання буде українською, російською, англійською та навіть іспанською мовами, а всі навчальні матеріали – англійською!
Основні навички, які ви навчитеся:
Математичні обчислення з використанням популярних пакетів
Python, таких як NumPy або Scikit-Learn
Як підготувати дані для побудови моделі (розробка функцій)
Як навчити та оцінити продуктивність моделей машинного навчання
Як налаштувати гіперпараметри моделі та вибрати моделі
Розуміння та використання лінійних/нелінійних моделей
Глибоке розуміння контрольованих і неконтрольованих моделей навчання, таких як лінійна регресія, логістична регресія, SVM, кластеризація та K-NN
Розуміння того, як насправді працюють нейронні мережі, і вміння писати їх самостійно
Створення відтворюваних конвеєрів машинного навчання Досвід застосування цих методів до реальних проблем Досвід створення інтерфейсів API для моделей машинного навчання

Цель курса по машинному обучению и анализу данных - ознакомить слушателей с основами машинного обучения и подготовить их к практическому применению этого инструмента. В ходе курса будут рассмотрены центральные концепции и темы, включая методы машинного обучения, такие как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками анализа данных - Pandas и Scikit-learn, с использованием языка программирования Python.
В этом курсе слушатели будут решать практические задачи на Python, поэтому программирование является важным навыком для анализа данных и машинного обучения. Если у слушателей нет опыта программирования, они могут начать этот курс и одновременно изучать основы программирования, применяя полученные теоретические знания для решения конкретных задач анализа данных.
В курсе также будут обсуждаться будущие тенденции искусственного интеллекта, а также то, что необходимо для успешной карьеры в Data Science. Слушателей ждут также интересные общения с ведущими экспертами в области анализа данных и машинного обучения.
Курс разработан на основе программы Института биоинформатики и будет захватывающим для всех, кто хочет начать свой путь в области машинного обучения и анализа данных.