Курс повышения квалификации data science: Специалист по Data Science – Курсы – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Содержание

Специалист по Data Science – Курсы – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Сертифицированная программа нацпроекта «Цифровая экономика». Изучение всех разделов современного анализа данных: от программирования и базовых разделов математики до машинного обучения, прикладной статистики, работы с большими данными и глубинного обучения.

Подать заявку

О программе

Это программа по анализу данных и машинному обучению, которая охватывает все разделы современного анализа данных, в том числе глубинное обучение и его применения.

  • Программа начинается с самых основ — изучения программирования и базовых разделов математики — и переходит к разделам по машинному обучению, прикладной статистике и обработке данных, работе с большими данными, глубинному обучению, его применениям к изображениям, текстам и сигналам. При разработке программы мы сделали акцент на практическую работу.
  •  По итогам программы вы получите самые актуальные знания в одной из самых востребованных областей 21 века, проекты в портфолио и диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.
  •  В декабре 2019 г. программа «Специалист по Data Science» стала сертифицированной программой нацпроекта «Цифровая экономика» и победила в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии».

Программа обучения

  • Python для автоматизации и анализа данных 18 занятий

    • Введение в язык Python. Знакомство со средой программирования. Базовые операции. Интерпретация ошибок.
    • Строки и списки в Python.
    • Понятие управляющих конструкций. Условные операторы.
    • Циклы for и while.
    • Устройство функций в Python. Поиск ошибок в коде и отладка.
    • Итераторы, генераторы, генераторы списков. Рекурсия.
    • Работа с файлами. Продвинутая работа со словарями.
    • Библиотеки для хранения и работы с данными в табличном формате: pandas.
    • Сбор данных: web-scraping с BeautifulSoup.
    • Сбор данных: Selenium, работа с сервисами через API.
    • Объектно-ориентированное программирование. Классы.
    • Введение в numpy.
    • Введение в pandas.
    • Работы с пропущенными данными.
    • Визуализация для презентации данных: matplotlib. Основные виды графиков. Основные ошибки при создании визуализаций.
    • Создание интерактивных визуализаций: plotly.
    • Разведывательный анализ данных. Особенности исследования текста.

  • Математика для анализа данных 19 занятий

    Дискретная математика:

    • Множества и логика.
    • Комбинаторика и вероятность.
    • Неориентированные графы.
    • Ориентированные графы и алгоритмы на графах.

    Математический анализ:

    • Функции одной переменной, пределы, производные.
    • Касательные, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
    • Интегралы, введение в вычисление интегралов.
    • Функции нескольких переменных, градиент, производная по направлению, линии уровня, касательная плоскости, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
    • Оптимизационные задачи, лагранжиан и его геометрический смысл, нахождение минимума или максимума с заданными ограничениями.

    Линейная алгебра:

    • Системы линейных уравнений, матрицы, обратимость и невырожденность.
    • Определитель, обратная матрица.
    • Векторные пространства и подпространства, размерности, ранги матриц.
    • Линейные отображения и их матричное описание. Собственные значения и векторы, связь со спектром.
    • Билинейные и квадратичные формы. Скалярные произведения, углы и расстояния. Ортогонализация и QR-разложение. Линейные многообразия и линейные классификаторы, отступы.
    • Операторы в евклидовых пространствах. Сингулярное разложение (SVD).

    Теория вероятностей:

    • Пространство элементарных исходов. События. Вероятность и её свойства. Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
    • Дискретные случайные величины и их распределения. Независимость случайных величин. Распределение функции от дискретной случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия.
    • Случайные величины, имеющие плотности. Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность. Равномерное, экспоненциальное, нормальное распределения.
    • Функция распределения. Распределение функции от случайной величины, имеющей плотность. Многомерные случайные величины. Ковариация и корреляция.
    • Неравенства концентрации (неравенства Маркова и Чебышёва). Распределение суммы случайных величин. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

  • Алгоритмы и структуры данных 10 занятий

    • Асимптотический анализ.
    • Базовые структуры данных.
    • Сортировки.
    • Бинарные деревья поиска.
    • Хеш-таблицы.
    • Алгоритмы на графах.
    • Алгоритмы на строках.
    • Динамическое программирование.

  • Прикладная статистика для машинного обучения9 занятий

    Теория оценивания. Оценивание параметров распределения. Метод моментов и метод максимального правдоподобия. Сравнение оценок.

    • Теория оценивания. Оценивание характеристик распределения. Метод Монте-Карло.
    • Доверительное оценивание. Построение доверительных интервалов. Доверительные интервалы в нормальной модели. Бутстрэп.
    • Проверка гипотез. Введение в проверку гипотез. Критерии согласия.
    • Проверка гипотез. Критерии однородности и A/B тестирование I.
    • Проверка гипотез. Критерии однородности и A/B тестирование II.
    • Линейные модели со статистической точки зрения I. Исследование зависимости признаков. Ковариация и корреляция.
    • Линейные модели со статистической точки зрения II. Метод наименьших квадратов (МНК). Статистические свойства оценок МНК.
    • Временные ряды. Модель SARIMA и ее подгонка.

  • Машинное обучение14 занятий

    • Введение и основные задачи.
    • Линейная регрессия.
    • Градиентные методы обучения.
    • Линейная классификация и метрики качества классификации.
    • Логистическая регрессия и SVM.
    • Многоклассовая классификация, работа с категориальными признаками и текстами.
    • Решающие деревья.
    • Бэггинг и случайные леса.
    • Градиентный бустинг.
    • Градиентный бустинг: имплементации.
    • Отбор признаков и понижение размерности.
    • Кластеризация.
    • Поиск аномалий.
    • Рекомендательные системы.
    • Ранжирование.

  • Промышленное машинное обучение на Spark 8 занятий

    • Введение: как работают и где находятся большие данные.
    • Среда Spark. Spark RDD / Spark SQL.
    • Advanced SQL.
    • Spark ML / Spark TimeSeries.
    • Advanced ML и проверка результатов качества моделей.
    • Spark GraphX /Spark Streaming.
    • Экосистема Spark (MLFlow, AirFlow,h3O AutoML).
    • Spark в архитектуре проекта / Spark CI/CD.

  • Глубинное обучение10 занятий

    • Введение в глубокое обучение. От линейной регрессии к нейронной сети. Смотрим на базовые возможности tensorflow/pytorch, собираем первую нейросеть.
    • Обучение нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки.
    • Свёрточные нейронные сети. Классификация изображений.
    • Оптимизация. Эвристики для обучения нейронных сетей. Нормализация по батчам, инициализация и др.
    • Архитектуры свёрточных сетей. Что видят свёрточные сети. Transfer learning.
    • Обзор задач компьютерного зрения. Детекция, сегментация, перенос стиля, распознавание лиц.
    • Автокодировщики и генеративные модели (Generative Adversarial Networks).
    • Глубокое обучение для NLP. Векторные представления текстов: word2vec, fasttext.
    • Рекуррентные нейронные сети, работа с последовательностями. ELMO-эммбеддинги.
    • Sequence2sequence, архитектуры с механизмом внимания. Трансформеры. BERT.

  • Прикладные задачи анализа данных 10 занятий

    • Введение в цифровую обработку сигналов и классификация звуков.
    • Автоматическое распознавание речи.
    • Преобразование текста в речь.
    • Введение в обработку текстов и классификация текстов.
    • Языковое моделирование.
    • Машинный перевод.
    • Распознавание лиц и метрическое обучение.
    • Семантическая сегментация изображений.
    • Детекция объектов на изображениях.
    • Глубинное обучение в производстве: обслуживание и ускорение.

Документ об окончании

Диплом о профессиональной переподготовке при успешном завершении обучения.

У нас есть лицензия на образовательную деятельность.

Подать заявку

Преподаватели

Эксперты

Стоимость и условия

  • 465 000 ₽

  • Оплату можно разделить на 8 частей

    Подать заявку

  • Расписание

    14 февраля 2023 — 24 июня 2024. Занятия по вторникам (19:00-22:00) и субботам, очно.

  • Скидка

    5-15 %

    Для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ ВШЭ.

Как поступить на программу

  • 01

    Оставить заявку на программу. В заявке важно указать актуальные номер и e-mail.

  • 02

    Подтвердить обучение на курсе. Менеджер свяжется с вами по указанным в заявке контактам, чтобы вы могли подтвердить участие в обучении.

  • 03

    Отправить сканкопии документов для зачисления (паспорт, снилс, диплом, справка из вуза, свидетельство о смене фамилии).

  • 04

    Заключить договор.Менеджер отправит вам договор на ознакомление и ссылку на оплату, по которой нужно будет оплатить обучение.

  • 05

    Начать обучение. За несколько дней до начала обучения менеджер отправит организационное письмо со всей важной информацией о программе и ссылкой на чат в Telegram.

Контакты

Где проходят занятия?

  • Вы будете учиться в главном корпусе Вышки – на Покровском бульваре, в компьютерных классах.

  • На время обучения получите пластиковый пропуск с доступом во все корпуса ВШЭ. В любое время вы можете зайти в библиотеку, чтобы поучиться или поработать.

  • Можете приезжать на занятия в корпус, а можете подключаться по Zoom.  

FAQ

  • Почему я должен выбрать вашу программу?

    В наших программах в коротком формате упакован опыт бакалаврских и магистерских программ факультета компьютерных наук Вышки. Опираясь на наши знания об отрасли, мы дадим Вам необходимую базу, чтобы войти в профессию или перейти на новый уровень на вашей текущей работе.
    К тому же, большинство наши программы – очные. Это означает, что вы сможете еженедельно общаться с преподавателями, получать поддержку ассистентов и одногруппников, это поможет сохранять мотивацию.
    Обучаясь на наших курсах, вы получаете возможность интегрироваться в сообщество Вышки, общаться с нашими преподавателями и участвовать в мероприятиях факультета и университета: например, мы проводили «Ночь анализа данных», у нас регулярно проходят IT-лекторий и научный коллоквиум ФКН.
    У нас есть лицензия на образовательную деятельность, поэтому по результатам обучения мы выдаем удостоверения о повышении квалификации и дипломы о профессиональной переподготовке установленного в НИУ ВШЭ образца.

  • Чем специалиста по Data Science отличается от аналитика данных?

    Приведем пример.

    Менеджер интересуется, какие товары пользователи интернет-магазина покупают вместе, с этим вопросом он пойдет к продуктовому аналитику. Аналитик поможет выявить такие категории товаров и предложит идеи для прототипа системы рекомендаций. Для многих интернет-магазинов таких рекомендаций может оказаться достаточно, чтобы повысить средний чек. Но далее может возникнуть потребность автоматизировать рекомендации и построить модель. Этим уже займется специалист по Data Science.

    Еще больше об этом рассказал Сергей Юдин в интервью «Аналитик данных и data scientist: в чем отличие?»

  • Если я студент, могу ли я поступить на программу «Специалист по Data Science»?

    Да, но диплом о профессиональной переподготовке можно получить только после окончания вуза при предоставлении диплома.

  • Могу ли я заниматься на своем ноутбуке?

    Да, вы можете приходить со своим ноутбуком. Также можно использовать компьютеры университета — все занятия проходят в компьютерных классах.

Курсы Data Science | Обучение Data Science в Специалисте

Путеводитель по курсам Python

Бизнес-аналитика

Data Science – это наука о данных, которая занимается сбором, представлением, обработкой и анализом данных в цифровой форме, а главное – помогает выделять из общего массива данных полезную информацию. Она связана с такими направлениями как Big Data, машинное обучение и анализ данных и еще целым рядом современных ИТ-направлений.

Специалисту, который занимается такой работой (Data Scientist), нужны знания и навыки сразу в нескольких областях: математика и статистика, программирование, машинное обучение, работа с базами данных, визуализация данных. При этом такие профессионалы очень востребованы уже сейчас, и потребность у бизнеса в них будет только расти.

Harvard Business Review назвал Data Scientist «самой желанной работой в 21 веке» по версии IBM на основании более чем 700 000 открытых позиций.

Учебный центр «Специалист» предлагает линейку курсов, которые помогут вам стать именно таким нужным и профессиональным сотрудником.

Вы можете выбрать начальный уровень, и постепенно повышать свою квалификацию, если пока не уверены, подходит ли вам это направление. Можете пойти на продвинутый курс, если уже имеете определенный опыт. Самым выгодным для вас будет сразу взять дипломную программу, в которую входят курсы данного направления, а также смежные. Это позволит вам и сэкономить на оплате, и получить весь комплекс необходимы знаний.

Ведут курсы в «Специалисте» лучшие преподаватели, имеющие международные сертификаты. Гарантированное расписание, престижный сертификат, качественные знания — все это Вас ждет в «Специалисте» на курсах Data Science. Начните свое обучение Data Science в лучшем учебном Центре России!


  • 22.12.2022


    Другие даты


    Дипломная программа —
    452 ак.ч


    Специалист по Data Science


    Продолжительность:


    от 4 до 8 месяцев


    Один курс в подарок!



    Динцис

    Данил

    Юрьевич

    Читать отзывы

    195 590 ₽

    260 900 ₽

    218 890 ₽

    291 900 ₽







  • 06.12.2022


    Другие даты


    Дипломная программа —
    352 ак. ч


    Аналитик Big Data


    Продолжительность:


    от 4 до 8 месяцев


    Один курс в подарок!



    Самородов

    Федор

    Анатольевич

    Читать отзывы

    180 590 ₽

    240 900 ₽

    207 590 ₽

    276 900 ₽







  • 22.12.2022


    Другие даты


    Дипломная программа —
    450 ак.ч


    Инженер данных (Data Engineer)


    Продолжительность:


    от 4 до 8 месяцев


    Один курс в подарок!



    Динцис

    Данил

    Юрьевич

    Читать отзывы

    231 590 ₽

    315 900 ₽

    262 390 ₽

    355 900 ₽







  • 22. 12.2022


    Другие даты


    Дипломная программа —
    268 ак.ч


    Аналитик данных (дипломная программа)


    Продолжительность:


    от 3 до 6 месяцев


    Один курс в подарок!



    Динцис

    Данил

    Юрьевич

    Читать отзывы

    173 890 ₽

    231 890 ₽

    192 590 ₽

    256 890 ₽







  • 22.12.2022


    Другие даты


    Дипломная программа —
    692 ак. ч


    Разработчик систем машинного обучения. Нейронные сети


    Продолжительность:


    от 4 до 8 месяцев


    Один курс в подарок!



    Динцис

    Данил

    Юрьевич

    Читать отзывы

    368 790 ₽

    491 840 ₽

    403 290 ₽

    537 840 ₽






  • 05.01.2023


    Другие даты


    Комплексная программа —
    276 ак.ч


    Магистр Python


    Вы экономите 63% стоимости пятого курса!



    Ткачев

    Виктор

    Федорович

    Читать отзывы

    139 290 ₽

    163 950 ₽

    158 890 ₽

    186 950 ₽






  • 05. 12.2022


    Другие даты


    Комплексная программа —
    108 ак.ч


    Специалист по бизнес — аналитике в Microsoft Excel и Power BI


    Вы экономите 74% стоимости пятого курса!



    Сидорова

    Елена

    Владимировна

    Читать отзывы

    101 090 ₽

    118 950 ₽

    107 890 ₽

    126 950 ₽






  • 02.01.2023


    Другие даты


    Комплексная программа —
    180 ак.ч


    Математика для Data Science


    Вы экономите 43% стоимости третьего курса!



    Шиховцов

    Вадим

    Викторович

    Читать отзывы

    72 190 ₽

    84 970 ₽

    78 090 ₽

    91 970 ₽






  • 01. 12.2022


    Другие даты


    Комплексная программа —
    56 ак.ч


    Решение искусственного интеллекта на Azure


    Вы экономите 22% стоимости второго курса!



    Михайлов

    Денис

    Алексеевич

    Читать отзывы

    45 790 ₽

    53 980 ₽

    47 490 ₽

    55 980 ₽






  • 05.12.2022


    Другие даты


    Комплексная программа —
    120 ак.ч


    Машинное обучение с применением нейронных сетей на языке программирования Python


    Вы экономите 55% стоимости третьего курса!



    Попов

    Владимир

    Геннадьевич

    Читать отзывы

    87 490 ₽

    102 970 ₽

    95 990 ₽

    112 970 ₽






  • 01. 12.2022


    Другие даты


    Курс —

    36 ак.ч


    Анализ данных на языке SQL



    Пушкарев

    Александр

    Витальевич

    Читать отзывы

    32 990 ₽

    35 990 ₽





  • 02.01.2023


    Другие даты


    Курс —

    60 ак.ч


    Математика для Data Science.

    1 часть. Математический анализ и линейная алгебра



    Шиховцов

    Вадим

    Викторович

    Читать отзывы

    26 990 ₽

    28 990 ₽





  • 02.01.2023


    Другие даты


    Курс —

    60 ак.ч


    Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятностей и математическая статистика



    Шиховцов

    Вадим

    Викторович

    Читать отзывы

    27 990 ₽

    29 990 ₽





  • 02. 01.2023


    Другие даты


    Курс —

    60 ак.ч


    Математика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данных



    Шиховцов

    Вадим

    Викторович

    Читать отзывы

    29 990 ₽

    32 990 ₽





  • 22.12.2022


    Другие даты


    Курс —

    20 ак.ч


    Основы работы с большими данными (Data Science)



    Динцис

    Данил

    Юрьевич

    Читать отзывы

    13 990 ₽

    18 990 ₽





  • 11. 12.2022


    Другие даты


    Курс —

    32 ак.ч


    Data Science. Уровень 1. Инструменты и технологии



    Самородов

    Федор

    Анатольевич

    Читать отзывы

    26 990 ₽

    27 990 ₽





  • 05.12.2022


    Другие даты


    Курс —

    48 ак.ч


    Data Science.

    Уровень 2. Применение машинного обучения



    Самородов

    Федор

    Анатольевич

    Читать отзывы

    39 550 ₽

    46 990 ₽





  • 02.01.2023


    Другие даты


    Курс —

    48 ак.ч


    Data Science. Уровень 3. Масштабируемые решения



    Самородов

    Федор

    Анатольевич

    Читать отзывы

    48 990 ₽

    51 990 ₽





  • 05. 12.2022


    Другие даты


    Курс —

    60 ак.ч


    Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс



    Елисеев

    Илья

    Сергеевич

    Читать отзывы

    30 990 ₽

    35 990 ₽





  • 01.12.2022


    Другие даты


    Курс —

    24 ак.ч


    Microsoft Excel 2019/2016.

    Уровень 3. Анализ и визуализация данных



    Митрохин

    Андрей

    Владимирович

    Читать отзывы

    17 990 ₽

    18 990 ₽





  • 05.12.2022


    Другие даты


    Курс —

    60 ак.ч


    Python для машинного обучения



    Попов

    Владимир

    Геннадьевич

    Читать отзывы

    42 990 ₽

    45 990 ₽





  • 05. 12.2022


    Другие даты


    Курс —

    36 ак.ч


    Нейронные сети. Компьютерное зрение и чтение (NLP).



    Попов

    Владимир

    Геннадьевич

    Читать отзывы

    31 990 ₽

    34 990 ₽





  • 14.01.2023


    Другие даты


    Курс —

    24 ак.ч


    Нейронные сети в компьютерной обработке текста и звука.

    Библиотека PyTorch



    Попов

    Владимир

    Геннадьевич

    Читать отзывы

    27 990 ₽

    31 990 ₽





  • 11.12.2022


    Другие даты


    Курс —

    36 ак.ч


    DP — 100: Проектирование и реализация решений Data Science в Azure



    Самородов

    Федор

    Анатольевич

    Читать отзывы

    33 990 ₽

    34 990 ₽





  • 03. 12.2022


    Другие даты


    Курс —

    36 ак.ч


    DBA1 — Администрирование PostgreSQL. Базовый курс



    Пронькин

    Дмитрий

    Эдуардович

    Читать отзывы

    27 990 ₽

    29 990 ₽





  • 03.12.2022


    Другие даты


    Курс —

    24 ак.ч


    Основы решения алгоритмических задач.

    Уровень 1



    Кораблин

    Александр

    Игоревич

    Читать отзывы

    12 990 ₽

    14 990 ₽





  • 27.12.2022


    Другие даты


    Курс —

    24 ак.ч


    Основы решения алгоритмических задач. Уровень 2



    Седых

    Игорь

    Вячеславович

    Читать отзывы

    12 700 ₽

    16 990 ₽





  • 01. 12.2022


    Другие даты


    Курс —

    8 ак.ч


    AI — 900: Основы Microsoft Azure AI



    Михайлов

    Денис

    Алексеевич

    Читать отзывы

    15 250 ₽

    17 990 ₽






  • Звоните по тел.
    +7 (495) 232-32-16


    Курс —

    48 ак.ч


    AI — 102: «Проектирование и реализация решения с использованием ИИ Azure


    36 990 ₽

    37 990 ₽



Advanced Data Science with IBM

Навыки, которые вы приобретете

  • Data Science
  • Internet Of Things (IOT)
  • Глубокое обучение
  • Apache Spark
  • Статистика

Об этой специализации

13 253 недавних просмотров

Как завершивший специализацию, сертифицированный Coursera, вы будете иметь проверенное глубокое понимание массивной параллельной обработки данных, исследования и визуализации данных, а также продвинутого машинного обучения и глубокого обучения. Вы поймете математические основы всех алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Вы можете применять знания в практических случаях, обосновывать архитектурные решения, понимать характеристики различных алгоритмов, фреймворков и технологий и то, как они влияют на производительность и масштабируемость модели.
Если вы выберете эту специализацию и получите сертификат специализации Coursera, вы также получите цифровой значок IBM. Чтобы узнать больше о цифровых пропусках IBM, перейдите по ссылке ibm.biz/badding.

Учащиеся будут создавать полностью масштабируемые конвейеры сквозной интеграции данных, машинного обучения и глубокого обучения, используя наиболее известные и широко используемые платформы и технологии, такие как Apache Spark, scikit-learn, SparkML, SystemML, TensorFlow, Keras, PyTorch, DeepLearning4J, Apache. CouchDB и MQTT.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100 % онлайн-курсы

100 % онлайн-курсы

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Гибкий график

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Предназначен для тех, кто уже работает в отрасли.

Часов до завершения

Приблизительно 4 месяца до завершения

Рекомендуемый темп 5 часов в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, испанский, китайский (упрощенный)

Общий сертификат

Общий сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн-курсы

100% онлайн-курсы

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Гибкий график

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Предназначен для тех, кто уже работает в отрасли.

Часов на выполнение

Приблизительно 4 месяца на выполнение

Предлагаемый темп 5 часов в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, испанский, китайский (упрощенный)

Как работает специализация

Пройти курсы серия курсов, которые помогут вам овладеть навыком.

Для начала зарегистрируйтесь на специализацию напрямую или просмотрите ее курсы и выберите тот, с которого вы хотите начать. Когда вы подписываетесь на курс, являющийся частью специализации, вы автоматически подписываетесь на полную специализацию. Можно пройти только один курс — вы можете приостановить обучение или отменить подписку в любое время. Посетите панель учащегося, чтобы отслеживать зачисление на курс и свой прогресс.

Практический проект

Каждая специализация включает практический проект. Вам нужно будет успешно завершить проект(ы), чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если специализация включает в себя отдельный курс для практического проекта, вам нужно будет пройти все остальные курсы, прежде чем вы сможете приступить к нему.

Получение сертификата

Когда вы закончите каждый курс и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым сможете поделиться с потенциальными работодателями и своей профессиональной сетью.

Instructors

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead

IBM Watson IoT

456,698 Learners

9 Courses

Nikolay Manchev

Senior Data Scientist

IBM EMEA Data Science ( 2015-2019)

41 026 Учащиеся

1 Курс

Никетан Пансаре

Старший инженер-программист

IBM Research

50,429 Learners

1 Course

Tom Hanlon

Training Director

Skymind

50,429 Learners

1 Course

Max Pumperla

Deep Learning Engineer

50,429 Learners

1 Курс

Илья Расин

Data Scientist

IBM Watson Health

50 429 Учащиеся

1 Курс

Предлагается

IBM Skills Network

IBM — мировой лидер в трансформации бизнеса с помощью открытой гибридной облачной платформы и ИИ, обслуживающий клиентов более чем в 170 странах мира. Сегодня 47 компаний из списка Fortune 50 полагаются на IBM Cloud для ведения своего бизнеса, а корпоративный ИИ IBM Watson усердно работает в более чем 30 000 проектов. IBM также является одной из самых важных корпоративных исследовательских организаций в мире, которая 28 лет подряд занимает лидирующие позиции в области патентов. Прежде всего, руководствуясь принципами доверия и прозрачности, а также поддержкой более инклюзивного общества, IBM стремится быть ответственным новатором в области технологий и силой добра в мире.

Часто задаваемые вопросы

  • Какова политика возврата?

  • Могу ли я просто записаться на один курс?

  • Доступна ли финансовая помощь?

  • Могу ли я пройти курс бесплатно?

  • Этот курс действительно на 100% онлайн? Нужно ли мне лично посещать какие-либо занятия?

  • Сколько времени занимает прохождение специализации?

  • Какие базовые знания необходимы?

  • Нужно ли проходить курсы в определенном порядке?

  • Получу ли я университетский кредит за завершение специализации?

  • Что я смогу делать после завершения специализации?

Есть вопросы? Посетите Справочный центр для учащихся.

Передовой камень науки о данных | Coursera

Об этом курсе

5 335 недавних просмотров

Этот специалист по завершению проекта продемонстрировал глубокое понимание массивной параллельной обработки данных, исследования и визуализации данных, продвинутого машинного и глубокого обучения, а также того, как применять свои знания в реальном практическом случае, когда он обосновывает архитектурные решения, доказывает понимание характеристики различных алгоритмов, фреймворков и технологий и то, как они влияют на производительность и масштабируемость модели.

Гибкие сроки

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

100% онлайн

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Специализация

Курс 4 из 4 в

Advanced Data Science with IBM Specialization

Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Часов, чтобы закончить

Прибл. 9 часов, чтобы закончить

Доступные языки

Английский

Субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), китайский (упрощенный), русский, английский, испанский

Гибкие сроки

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим расписанием.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

100% онлайн

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Специализация

Курс 4 из 4 в

Advanced Data Science со специализацией IBM

Advanced Level

Advanced Level

Часов на выполнение

Прибл. 9 часов на выполнение

Доступные языки

Английский

Субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), китайский (упрощенный), русский, английский, испанский

Инструктор

Ромео Кинцлер

Главный специалист по данным, руководитель курса2 9003

IBM Watson IoT

456 698 Учащиеся

9 Курсы

Предлагает

IBM Skills Network

IBM — мировой лидер в трансформации бизнеса с помощью открытой гибридной облачной платформы и искусственного интеллекта, обслуживающий клиентов более чем в 170 странах мира. Сегодня 47 компаний из списка Fortune 50 полагаются на IBM Cloud для ведения своего бизнеса, а корпоративный ИИ IBM Watson усердно работает в более чем 30 000 проектов. IBM также является одной из самых важных корпоративных исследовательских организаций в мире, которая 28 лет подряд занимает лидирующие позиции в области патентов. Прежде всего, руководствуясь принципами доверия и прозрачности, а также поддержкой более инклюзивного общества, IBM стремится быть ответственным новатором в области технологий и силой добра в мире.

Reviews

4.6

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarHalf Filled Star

67 reviews

  • 5 stars

    77.06%

  • 4 stars

    14.93 %

  • 3 Звезды

    4%

  • 2 Звезды

    1,60%

  • 1 Звезда

    2,40%

TOP -обзор от Ceprend Data Cap Stice Cap Stice Stice

.

0081 Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star

от DT16 июня 2019 г.

Мне понравился этот курс. Это заставило меня задуматься. Это заставило меня пересмотреть все предыдущие курсы. Это вынудило меня выйти из зоны комфорта и войти в зону истинного обучения.

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star

by JLO 7 октября 2019 г.

Это отличный курс, чтобы доказать, как много вы знаете о науке о данных и машинном обучении0022 от MZ 21 января 2020 г.

Это курс обработки данных, изучения разнообразных моделей машинного обучения, обучения, тестирования, проверки и развертывания. Какая золотая жила как для новичков, так и для опытных и посвященных!

Заполнено StarFilled StarFilled StarFilled StarStar

от FB16 ноября 2018 г.

Хорошее завершение сертификации по науке о данных, но API Foursquare действительно ограничен…0023

Как завершитель специализации, сертифицированный на Coursera, вы будете иметь проверенное глубокое понимание массивной параллельной обработки данных, исследования и визуализации данных, а также расширенного машинного обучения и глубокого обучения.