Курсы статистики и аналитики
Курсы статистики и аналитики
Следующий — осенью в Москве
Семидневный практический курс, на котором вы не только научитесь статистике, но и поймете её
Для ученых, аналитиков и всех, кто работает с данными
4 года мы преподаем и организуем курсы по анализу данных: в Бластиме, в МГУ, в Вышке, на летних школах и семинарах. И у большинства участников есть пробелы в статистике.
Если механически проводить статистические тесты и не понимать истинного смысла результатов, легко ошибиться в выводах. За 7 дней мы научим всему необходимому, чтобы этого избежать.
⁍ Курс полезен тем, кто хочет понять статистику и работает с данными: ученым, аналитикам, маркетологам, продакт-менеджерам
⁍ Математика выше школьной и знание программирования не нужны
⁍ Примеры будут в основном биологические и медицинские, но специальных знаний не нужно
⁍ Если вы помните что-то из тервера и линала или имеете опыт в Питоне или Матлабе, мы подготовим задачки посложнее
⁍ Можно запустить программу и получить p-value, но обычно этого недостаточно. Мы научим считать (и понимать) мощность теста, размер эффекта и другие параметры
⁍ Реальные данные сложнее примеров из учебников. Поэтому мы научим их фильтровать, визуализировать и разными способами щупать
⁍ Инвестиция в изучение R окупается временем, сэкономленным на автоматизации. Если вы постоянно копируете столбики в Экселе, мы научим быстро написать скрипт, а потом отдыхать
⁍ Теоретически вы можете научиться сами на бесплатных онлайн-курсах. На это часто не хватает времени и мотивации, поэтому мы предлагаем формат интенсива
⁍ Преподаватели вместе помогают участникам и сразу объяснят то, что непонятно именно вам
⁍ На курсе много практики, а последний день посвящен самостоятельному проекту
— Исследование и препроцессинг данных, выбор методов анализа
— Формулировка гипотез и статистический анализ
— Выводы, интерпретация и визуализация
— Презентация результатов и обсуждение с другими участниками
В процессе преподаватели дают советы и отвечают на вопросы
Имеются данные 5-ти летнего мониторинга населения (экономические показатели, состояние здоровья, образ жизни).
Проводим дескриптивный анализ данных. Формулируем гипотезы о связи избыточного веса с демографическими и социально-экономическими факторами. Проверяем гипотезы с помощью регрессионных моделей, оцениваем мультиколлинеарность, разбиваем данные на группы (по полу; по возрасту), проверяем гипотезы о различиях между группами и находим значимые факторы внутри групп.
Сравниваем данные экспрессии 10 генов с определенным воздействием и контрольные данные для этих генов без воздействия.
Проверяем гипотезу о среднем значении экспрессии генов в группе контроля (one-sample t-test).
Оцениваем различия в двух группах: сравниваем средние значения с помощью two-sample t-test и оцениваем дисперсию данных для двух групп, используя f-test. Теперь можем сделать заключение, есть ли отличие экспрессии генов в случае воздействия, с указанием достигаемого уровня значимости.
Почти все понравилось. Очень хорошие преподаватели с хорошей практикой. Курс в целом логичный, подача материала последовательная и продуманная, подходит как для начала знакомства с R, так и для уже кое-что умеющих пользователей.
Маловато практики. На мой взгляд, нужно больше давать заданий на самостоятельную работу, чтобы в процессе закреплять знания, и меньше давать заданий на копирование кусков скрипта из туториала. Возможно, для такого объема материала 3 дня – мало. Возможно. имеет смысл растянуть курс на 4-5 дней и увеличить количество практических заданий.
# Так мы и сделали: увеличили курс до 7 дней и добавили еще практики
Глобальному миру — глобальные данные: 12 курсов по data science и аналитике
Наташа Федоренко
Ученых, специализирующихся на больших данных, нередко называют новой элитой, а Harvard Business Review считает эту профессию самой сексуальной в ХХI веке. Неплохая мотивация задуматься о переквалификации, особенно если вы уже что-то понимаете в математике и программировании. T&P собрали 12 курсов по анализу больших данных — и для тех, кто только начинает осваивать профессию, и для тех, кому необходимо прокачать уже имеющиеся навыки.
Специализация Дата-сайентист
Где и когда: онлайн с 15 мая (продолжительность — 1 год)
Стоимость: 120 000 рублей
SkillFactory предлагают стать дата-сайентистом с нуля всего за год — за это время вы освоите Python, классическое машинное обучение, секреты работы с нейросетями и deep learning.
Дата-сайентист
Где и когда: онлайн с июля (продолжительность — 5 месяцев)
Стоимость: 60 000 рублей
Создание архитектуры нейросетей и предсказательных моделей, разбор алгоритмов машинного обучения и интерпретация результатов исследований — серия интенсивных вебинаров пригодится тем, кто хочет овладеть востребованной профессией дата-сайентиста.
Машинное обучение и анализ данных
Организатор: «Яндекс», МФТИ
Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 месяцев)
Стоимость: 41 600–69 600 рублей
Курс начинается с азов — фундаментальной математики и программирования на Python. Затем преподаватели расскажут, как использовать алгоритмы для конкретных бизнес-задач, например прогнозов спроса на товар или расчетов вероятности клика по рекламе. В конце обучения студенты создадут собственный проект по анализу данных для социальных сетей, электронной коммерции и др. Для выпускников доступна программа трудоустройства.
Data Science. Уровень 1
Организатор: МГТУ им. Баумана
Где и когда: онлайн или очно в Москве с 5 мая (продолжительность — 24 ак. часа)
Стоимость: 15 990–61 200 рублей
Студенты научатся решать задачи по большим данным с помощью языка R, строить аналитические модели, оценивать их качество и визуализировать результаты в Excel. Курс подойдет тем, кто уже знаком с математической статистикой, языками SQL и R.
Hadoop.Система для обработки больших объемов данных
Организатор: Mail.Ru Group
Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 29 часов)
Hadoop — одна из самых популярных систем для обработки больших данных. В этом онлайн-курсе объяснят, как ей пользоваться. Для участия очень желательно знание языков программирования.
Основы программирования на Python
Организатор: НИУ ВШЭ
Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 9 недель)
Стоимость: бесплатно, сертификат — 1901 рубль
Python — один из самых популярных языков программирования, который пригодится и для анализа больших данных, и для написания программ. Курс поможет освоить язык на базовом уровне.
Специализация: Большие данные
Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 месяцев)
Стоимость: 3213 рублей в месяц
Большая онлайн-специализация, которая будет полезна всем, кто уже работает с большими данными. На курсах расскажут об основах Hadoop, MapReduce, Spark, обработке данных в реальном времени, крупномасштабном машинном обучении и т. д.
Визуализация данных
Организатор: Гарвардский университет
Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 недель)
Стоимость: бесплатно, сертификат — $49
Как визуализировать исследования больших данных, расскажут в 8-недельном гарвардском курсе. Студенты освоят пакет визуализации ggplot2 для языка статистического программирования R.
Наука о данных для менеджеров
Организатор: Федеральная политехническая школа Лозанны
Где и когда: Лозанна, с 3 июня (продолжительность — 5 дней)
Стоимость: 3400–4200 CHF
Пятидневная программа в Лозанне будет полезна менеджерам, которые хотят использовать большие данные для стратегического планирования в бизнесе. На курсе расскажут об основах науки о данных и популярных методах исследования в здравоохранении, машиностроении, финансах, телекоммуникациях, городском развитии и т. д.
Прикладная наука о данных
Организатор: Мичиганский университет
Где и когда: осенью, онлайн (продолжительность — 1–3 года)
Стоимость: $31 688–42 262 (больше половины студентов получат стипендию)
Магистерская онлайн-программа Мичиганского университета подойдет всем, кто всерьез задумывается о карьере дата-сайентиста. Диапазон тем — от практических навыков программирования и анализа данных до профессиональной этики. От претендентов ожидают наличие базовых знаний в области статистики и языка Python.
Сертификат IBM в области науки о данных
Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 2 месяца)
Стоимость: 2557 рублей в месяц
Python, SQL, машинное обучение и визуализация — онлайн-программа повышения квалификации от IBM пригодится всем, кто хочет улучшить свои навыки работы с большими данными.
Наука данных от Microsoft
Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 160–320 ак. часов)
Большая специализация по большим данным от Microsoft подойдет как тем, кто хочет освоить новую профессию, так и тем, кому необходимо улучшить конкретный навык — от сторителлинга (чтобы лучше презентовать свои исследования) до аналитики в Excel.
Наука данных для практических целей
Где и когда: онлайн, с 30 апреля (продолжительность — 3 месяца)
Сегодня большие данные необходимы почти везде — от кибербезопасности и здравоохранения до финансов и индустрии развлечений. Этот курс поможет увидеть реальные перспективы для применения своих знаний тем, кто уже освоил азы статистики и программирования.
Профессия Data Scientist: анализ данных
Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.
Записаться на курс
- Длительность 9 месяцев
- Онлайн в удобное время
- Обучение на практике
- Доступ к курсу навсегда
На рынке не хватает Data Science аналитиков
- 500 компаний, включая Сбербанк, «Яндекс» и «Тинькофф», ищут специалистов по Data Science
- 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста
Данные сайта hh.ru
Кому подойдёт этот курс
Новичкам в IT
Вы овладеете технической специальностью и начнёте карьеру аналитика в IT, даже если у вас нет глубоких знаний в теории вероятности и статистике.
Аналитикам
Вы научитесь использовать прогнозы на основе данных, отшлифуете имеющиеся знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
Менеджерам и владельцам бизнеса
Вы автоматизируете рутину, сделаете бизнес-процессы прозрачными, поменяете Excel на продвинутые инструменты анализа.
Чему вы научитесь
Программировать на Python
Визуализировать данные
Создавать аналитические панели
Работать с библиотеками и базами данных
Программировать на R
Проводить А/B-тестирование
От первого урока к работе мечты
Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.
С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт — и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.
Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.
Выбираете лучшую вакансию
Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.
Начинаете карьеру мечты
Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — практические видеоуроки.
Выполняете задания
В том темпе, в котором вам удобно.
Работаете с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки.
Защищаете дипломную работу
И дополняете ею своё портфолио.
Программа
Вас ждут 4 курса с разным уровнем сложности, прохождение которых можно приравнять к году работы.
- Аналитика. Начальный уровень
- Введение
- Основы Python: установка PyCharm
- Основы Python: базовые структуры данных
- Основы Python: циклы и условия
- Основы Python: функции
- Основы Python: классы и объекты
- Основы Python: исключения
- Библиотека NumPy. Часть 1
- Библиотека NumPy. Часть 2
- Библиотека pandas. Часть 1
- Библиотека pandas. Часть 2
- Визуализация данных с помощью matplotlib
- Чтение и запись данных. Часть 1
- Введение в SQL
- Чтение и запись данных. Часть 2
- Работа со строками
- Основы статистики и теории вероятностей
- Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
- Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты
- Функции одной переменной, их свойства и графики
- Интерполяция и полиномы
- Аппроксимация и преобразования функций
- Функции нескольких переменных, их свойства и графики
- Линейные функции
- Матрицы и координаты
- Линейные уравнения
- Производная функции одной переменной
- Производная по направлению и градиент + частные производные
- Линейная регрессия
- Собственные векторы и значения. Определитель
- Разложения матриц
- Язык программирования R. Часть 1
- Язык программирования R. Часть 2
- Язык программирования R. Часть 3
- Создание аналитических панелей (Dashboard) в R
- A/B-тестирование. Часть 1
- A/B-тестирование. Часть 2
- Выявление аномалий
- Интерактивная визуализация данных с помощью Plotly
- Создание аналитических панелей (Dashboard) в Python
- Spark: управление потоками данных
- Сервисы визуального анализа данных. Как не использовать Shiny и Dash
- Как стать первоклассным программистом
- Как искать заказы на разработку
- Личный бренд разработчика
- Photoshop для программиста
- Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
- The state of soft skills
- Как мы создавали карту развития для разработчиков
- Как общаться по email и эффективно работать с почтой?
- Повышение своей эффективности
- Спор о первом языке программирования
- Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
- Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
- IT Resume and CV
- Job interview: questions and answers
- Teamwork
- Workplace communication
- Business letter
- Software development
- System concept development and SRS
- Design
- Development and Testing
- Deployment and Maintenance
Уже учились на каком-то курсе из программы?
Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!
Получить презентацию программы и консультацию специалиста
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
