Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области науки о данных Google, Вашингтонский университет.

Решение реальных проблем с данными. Освойте когнитивные, статистические и информационные науки о данных за три курса.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области науки о данных Google, Вашингтонский университет.

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Управление данными на основе SQL и NoSQL
  • Алгоритмы поиска данных
  • Практические принципы статистики и машинного обучения
  • Представление данных и сообщение результатов
  • Юридические и этические проблемы работы с большими данными

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • аналитик данных
  • специалист по данным
  • Инженер данных
  • Менеджер проектов в области больших данных
  • Разработчик приложений для обработки данных
  • Аналитик больших данных
  • Эксперт по машинному обучению
  • Консультант по информационным технологиям

Стажировка — курс из 4 курсов.

Изучите комплексное управление данными, оцените технологии больших данных и создавайте эффективные визуализации.

Затронутые темы:

  • Управление данными на основе SQL и NoSQL
  • Алгоритмы поиска данных
  • Практические принципы статистики и машинного обучения
  • Представление данных и сообщение результатов
  • Юридические и этические проблемы работы с большими данными

В финальном проекте, разработанном в сотрудничестве с платформой цифровых стажировок Korsolv, вы примените свои новые навыки в реальном проекте по науке о данных.

Details of the courses that make up the specialization

Курс 1: Манипулирование данными в масштабе: системы и алгоритмы

Продолжительность: 20 часов

Рейтинг: 4.3 (766 оценок)

Что вы узнаете:

Курс научит вас ландшафту соответствующих систем, принципам, на которых они основаны, и их направлениям. Вы также узнаете об истории и контексте науки о данных, навыках, проблемах и методах, которые включает в себя этот термин, а также о том, как создать проект по науке о данных.

Цели обучения:

  • Описать общие закономерности и проблемы в проектах по науке о данных.
  • Определите и используйте модели программирования, связанные с манипулированием данными в больших масштабах.
  • Используйте технологии баз данных, оптимизированные для крупномасштабного анализа.
  • Оцените системы NoSQL и опишите их компромиссы.
  • Подумайте о MapReduce для написания алгоритмов в Hadoop и Spark.
  • Описать ландшафт систем больших данных, специализирующихся на графах, массивах и потоках.

Навыки, которые вы получите:

  • Относительная алгебра
  • Программирование на Python
  • SQL
  • MapReduce

Курс 2: Практическая прогнозная аналитика: модели и методы

Продолжительность: 6 часов

Рейтинг: 4.1 (317 оценок)

Что вы узнаете:

В этом курсе вы будете разрабатывать статистические эксперименты и анализировать результаты, используя современные методы. Вы также узнаете об распространенных ошибках при интерпретации статистических аргументов, особенно связанных с большими данными.

Цели обучения:

  • Планируйте эффективные эксперименты и анализируйте результаты.
  • Используйте методы выборки, чтобы сформулировать четкие статистические аргументы.
  • Объяснять и применять различные методы классификации.
  • Объяснять и применять концепции и методы обучения без учителя.
  • Опишите общие идиомы крупномасштабной графовой аналитики.

Навыки, которые вы получите:

  • будет организовано случайным образом
  • Прогнозная аналитика
  • машинное обучение
  • программирование на языке R

Курс 3: Обсуждение результатов науки о данных

Продолжительность: 7 часов

Рейтинг: 3.4 (142 оценки)

Что вы узнаете:

Вы узнаете, как создавать визуализации и управлять ими, объяснять текущее состояние конфиденциальности, этики и управления большими данными, а также использовать облачные вычисления для воспроизводимого анализа больших данных.

Цели обучения:

  • Проектируйте и проверяйте визуализации.
  • Объясните текущее состояние конфиденциальности, этики и управления большими данными.
  • Используйте облачные вычисления для воспроизводимого анализа больших данных.

Курс 4: Наука о данных в масштабе — итоговый проект

Продолжительность: 6 часов

Рейтинг: 3.8 (25 оценок)

Что вы узнаете:

В заключительном проекте учащиеся будут участвовать в реальном проекте, который потребует от них применения навыков полного цикла науки о данных: подготовки, организации и преобразования данных, построения модели и оценки результатов.

Навыки, которые вы получите:

  • обработка данных
  • статистика
  • анализ данных
  • Программирование на Python
  • программирование на языке R

Похожие