Топ курсов по Data Science во Владивостоке 26 предложений

DataScience — это направление, объединяющее знания из областей статистики, математики, компьютерных наук, бизнес-анализа, предназначенная для обработки анализа больших объемов данных, с целью извлечения ценной информации из них и принятия решений на базе этого.

Чтобы стать успешным в этой области, необходимо обладать следующими навыками:

1. Знание программирования. Языки программирования: Python, R и SQL, используются для обработки и анализа данных, поэтому важно иметь опыт работы с этими языками.
2. Знание математических методов и статистики. Нужно понимать основные понятия: вероятности, статистические выводы, линейная алгебра, дифференциальные уравнения.
3. Знание техник машинного обучения и анализа данных. Необходимо уметь применять различные методы машинного обучения и анализа данных для решения задач.
4. Умение работать с большими объемами данных. Необходимо уметь обрабатывать, хранить и извлекать данные из различных источников.
5. Умение работать в команде и общаться с коллегами. Часто работают в команде и должны уметь эффективно общаться со своими коллегами и менеджерами.
6. Знание бизнес-анализа. Необходимо понимать, как их работа связана с бизнес-процессами, и как их аналитические результаты могут помочь в принятии бизнес-решений.
7. Аналитические способности. Необходимо быть в состоянии анализировать большие объемы данных и извлекать ценную информацию из них.

Как раз об этом всем и идет речь в курсах для Data Scientists.

Вот стандартный набор скиллов. Пусть вас не пугают сложные слова и технологии, на курсах обучение развивается от простейшей информации к применению сложным языков:

1. Языки программирования: Python, R, SQL, Java, C++, Julia.
2. Инструменты для работы с данными: Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, ggplot2, Dplyr, Shiny.
3. Инструменты для машинного обучения и анализа данных: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, H2O, Weka, RapidMiner.
4. Инструменты для визуализации данных: Tableau, Power BI, QlikView, Plotly, Bokeh.
5. Базы данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, Oracle, Microsoft SQL Server.
6. Инструменты для обработки и хранения больших объемов данных: Hadoop, Spark, Hive, Pig, HBase, Cassandra.
7. Облачные вычисления и сервисы: AWS, Google Cloud, Azure.
8. Инструменты для статистического анализа данных: SAS, SPSS, STATA, JMP.

Курсы Data Science охватывают различные аспекты работы с данными, от сбора и хранения до анализа и визуализации. Также в них включаются методы машинного обучения, статистический анализ, бизнес-анализ, может входить и разработка веб-приложений.

В рамках курса по Data Science во Владивостоке слушатели выполняют разнообразные задачи, которые помогают в закреплении теоретических знаний. Вот некоторые из них:

• Анализ данных с использованием различных методов анализа, статистических показателей и визуализации.
• Машинное обучение. Построение простых моделей машинного обучения для решения конкретных задач: классификация, кластеризация или регрессия.
• Обработка естественного языка. Разработать моделей для обработки и анализа естественного языка: анализа тональности текста, сентимент-анализа, семантического анализа.
• Работа с большими данными. Обработка и анализ больших объемов данных с использованием специальных инструментов: Hadoop, Spark, Hive.
• Визуализация данных в сервисах Tableau, Power BI, QlikView и им подобных.
• Разработка веб-приложений, используя фреймворки: Flask, Django, Ruby on Rails.
• Анализ социальных медиа: Twitter, Facebook, Instagram, используя различные методы анализа, включая машинное обучение.

Выполняя эти задачи вы углубляете свои знания и навыки в области Data Science, и готовитесь к работе в реальных проектах. 

На курсах Data Science изучается сразу несколько языков программирования, которые широко используются в обработке данных. Перечень наиболее часто используемых:

1. Python — используется для обработки и анализа данных, а также для создания моделей машинного обучения и визуализации результатов.
2. R — специально создан для статистического анализа данных и имеет богатую библиотеку пакетов для работы с данными.
3. SQL — для работы с реляционными базами данных.
4. Scala — специализированный язык, работает на платформе Apache Spark, используемой для обработки больших объемов данных.
5. JavaScript — применяется для интерактивной визуализации данных в браузере.
6. C++ — предназначен для создания быстрых и эффективных алгоритмов обработки данных.

Это не полный перечень языков, но именно они чаще всего изучаются в рамках курсов Data Science

Снова, не пугайтесь сложной терминологии. Если у вас в школе было с математикой все в порядке, то и с этими темами разберетесь: 

• Теория вероятностей и статистика: вероятностные распределения, центральные предельные теоремы, статистические тесты и методы проверки гипотез.
• Линейная алгебра: матрицы, векторы, линейные преобразования и алгоритмы, такие как сингулярное разложение, метод главных компонент и факторизация матриц.
• Математический анализ: производные, интегралы и градиентный спуск, используемый в оптимизации функций потерь.
• Теория графов: понимание базовых понятий, таких как узлы и ребра, а также алгоритмы, используемые для анализа связей между данными.
• Методы оптимизации: градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, метод Ньютона и другие методы оптимизации функций потерь, используемые в машинном обучении.

В зависимости от уровня курса и конкретной области применения, могут также включаться другие темы, такие как теория игр, стохастические процессы, теория информации, временные ряды, теория риска.

На курсах Data Science во Владивостоке обычно изучаются различные техники машинного обучения и анализа данных. Некоторые из них включают:

• Регрессионный анализ— метод анализа связей между независимыми и зависимыми переменными.
• Классификация — методы, распределения данных на основе их особых признаков.
• Анализ временных рядов — обработка данных, которые меняются во времени, ARIMA-модели и модели SARIMA.
• Анализ с помощью нейронных сетей — многослойные персептроны, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
• Обучение с подкреплением — позволяет создавать алгоритмы, способные к обучению на основе опыта, такие как Q-обучение и SARSA.

В зависимости от уровня курса, технологии могут меняться. 

Продолжительность варьируется от нескольких недель до года. Курсы на несколько недель — это программы для освоения базовых знаний. Курсы для Data Scientists с продолжительностью более месяца — более сложные, предназначенные для разбора узких тем и дисциплины целиком. 

По окончании курса Data-анализа вы получаете диплом государственного образца или сертификат школы. Все зависит от провайдера курса, лучше уточнить напрямую в онлайн-школе.

Во всех топовых онлайн-школах есть курсы с нуля. Чтобы поступить на обучение по этим программам, вам не потребуются никакие специфические знания. Однако есть продвинутые курсы Data Science. Чтобы поступить на них, вам потребуются знания программирования на Python и R, а также понимание основных статистических методов и уверенное владение инструментами анализа данных: SQL, Excel, Jupyter Notebook... Открывайте курс, который вам кажется интересным и смотрите требования прямо на сайте школы.

Прохождение курсов Data Science может открыть различные карьерные перспективы и предоставить возможности трудоустройства в различных областях, связанных с анализом данных, машинным обучением и искусственным интеллектом:

1. Data Analyst (аналитик данных) — занимается сбором, обработкой и анализом данных, чтобы извлечь ценную информацию и дать рекомендации для бизнеса.
2. Data Scientist (ученый по данным) — создает и применяет математические модели и алгоритмы для обработки и анализа данных.
3. Machine Learning Engineer (инженер машинного обучения) — реализует алгоритмы машинного обучения для решения практических задач.
4. Big Data Engineer (инженер по обработке больших данных) — разрабатывает и поддерживает системы для обработки больших объемов данных.
5. AI Researcher (исследователь в области искусственного интеллекта) — исследует и разрабатывает новые методы и технологии в области искусственного интеллекта.
6. Data Engineer (инженер по данным) — проектирует и поддерживает инфраструктуры для обработки, хранения и передачи данных.

Проходите курсы для Data Scientists и выбирайте свое направление, в котором вы будете развиваться дальше.