Бесплатные курсы по Data Science от Harvard University

Информационные технологии позволяют получить невероятно крутые образовательные ресурсы в один клик. Бесплатно.

Я сейчас решаю задачу, как из огромной массы жизненно важного контента выбрать тот, который стоит попробовать в первую очередь, как «разметить данные», чтобы нейросеточка у подрастающего поколения обучилась более эффективно.

Предлагаю вам подборку бесплатных онлайн-курсов по Data Scienceот одного из лучших университетов в мире:

 

Statistics and R

Введение в основные концепции статистики и навыки программирования на R, необходимые для анализа данных в науках о жизни.

Популярность: 284 784 регистрации
Длительность: 4 недели (2-4 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $249)
Уровень: Intermediate

 

Data Science: R Basics

Освойте основы R и узнайте как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные.

Популярность: 449 708 регистраций
Длительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory

 

Data Science: Visualization

Изучите основные принципы визуализации данных и как их применять с помощью ggplot2.

Популярность: 146 750 регистраций
Длительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory

 

High-Dimensional Data Analysis

Фокусируемся на нескольких методах, которые широко используются при анализе многомерных данных.

Популярность: 71 676 регистраций
Длительность: 4 недели (2-4 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $149)
Уровень: Advanced

 

Data Science: Machine Learning

Создайте систему рекомендаций по фильмам и изучите науку за одним из самых популярных и успешных методов обработки данных.

Популярность: 230 415 регистраций
Длительность: 8 недель (2-4 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory

 

 

Case study: DNA methylation data analysis

Выполните анализ данных RNA-Seq, ChIP-Seq и метилирования ДНК, используя программное обеспечение с открытым исходным кодом, включая R и Bioconductor.

Популярность: 23 608 регистраций
Длительность: 5 недель (2-4 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $149)
Уровень: Advanced

 

Data Science: Linear Regression

Узнайте, как использовать R для реализации линейной регрессии, одного из наиболее распространенных подходов статистического моделирования в науке о данных.

Популярность: 65 122 регистраций
Длительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory

 

Causal Diagrams: Draw Your Assumptions Before Your Conclusions

Изучите простые графические правила, которые позволяют вам использовать интуитивные изображения для улучшения дизайна исследования и анализа данных для причинно-следственной связи.

Популярность: 37 028 регистраций
Длительность: 9 недель (2-3 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $99)
Уровень: Introductory

 

Data Science: Wrangling

Научитесь обрабатывать и конвертировать необработанные (RAW) данные в форматы, необходимые для анализа.

Популярность: 55 809 регистраций
Длительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory

 

Data Science: Productivity Tools

Управляйте своими проектами, организуйте их и создавайте воспроизводимые отчеты, используя GitHub, git, Unix / Linux и RStudio.

Популярность: 56 971 регистрация
Длительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory
 

Data Science: Probability

Изучите теорию вероятностей — что важно для исследователя данных — на примере финансового кризиса 2007-2008.

Популярность: 116 552 регистрации
Длительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory

 

Data Science: Inference and Modeling

Изучите выводы и моделирование, два наиболее широко используемых статистических инструмента в анализе данных.

Популярность: 75 384 регистрации
Длительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory
 

Data Science: Capstone

Покажите, что вы узнали из программы профессиональных сертификатов в науке о данных.

Популярность: 51 912 регистрации
Длительность: 2 недели (15-20 часов в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $99)
Уровень: Introductory

 

Principles, Statistical and Computational Tools for Reproducible Data Science

Изучите навыки и инструменты, которые поддерживают заниматься науками о данных и воспроизводимыми исследованиями, чтобы вы могли доверять собственным результатам исследований, воспроизводить их самостоятельно и передавать их другим.

Популярность: 59 076 регистраций
Длительность: 8 недель (3-8 часов в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $99)
Уровень: Intermediate

 

Еще курсы по Data Science от университетов Лиги Плюща

Data, Models and Decisions in Business Analytics

от Columbia University

Изучите основные инструменты и методы использования данных для принятия деловых решений в условиях неопределенности.

Популярность: 33 795 регистраций
Длительность: 12 недель (8-10 часов в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $249)
Уровень: Advanced

 

Statistical Thinking for Data Science and Analytics

от Columbia University

Узнайте, как статистика играет центральную роль в подходе к науке о данных.

Популярность: 192 260 регистраций
Длительность: 5 недель (7-10 часов в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $99)
Уровень: Introductory

 

Big Data and Education

от Columbia University

Изучите методы и стратегии использования крупномасштабных образовательных данных для улучшения образования и открытий в обучении.

Популярность: 13 434 регистрации
Длительность: 8 недель (6-12 часов в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $169)
Уровень: Advanced
 

 

People Analytics

от University of Pennsylvania

Людская аналитика — это управляемый данными подход к управлению людьми на работе.

Популярность: 84 478 регистраций
Длительность: 9 часов
Стоимость: Бесплатно

 

Источник

Версия для печатиВерсия для печати
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Всего голосов: 0
Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!