Digitaldefynd -ის გუნდმა შეარჩია მონაცემთა მეცნიერების ყველაზე პოპულარული კურსები. ამ სიაში მოხვდა ფასიანი და უფასო პროგრამები, სახელმძღვანელოებითა და კურსის დასრულების შემდეგ დიპლომის მიღების საშუალებით. პროგრამები გამოადგებათ როგორც დამწყებებს, ისე გამოცდილ მომხმარებლებს.
Digitaldefynd -ის გუნდმა შეარჩია მონაცემთა მეცნიერების ყველაზე პოპულარული კურსები. ამ სიაში მოხვდა ფასიანი და უფასო პროგრამები, სახელმძღვანელოებითა და კურსის დასრულების შემდეგ დიპლომის მიღების საშუალებით. პროგრამები გამოადგებათ როგორც დამწყებებს, ისე გამოცდილ მომხმარებლებს.
თუ Data Science-ისა და Machine Learning-ის სფეროში კარიერის დაწყება გსურთ, ეს კურსი თქვენთვისაა. ის შედგება 9 გაკვეთილისგან, რომელთა გავლის შემთხვევაშიც რეალურ პროექტებზე მუშაობისთვის აუცილებელ უნარებს შეიძენთ.
ლექციები მოიცავს მონაცემთა ვიზუალიზაციას, მონაცემთა ანალიზს, ბიბლიოთეკებს და ღია კოდის ინსტრუმენტებს. კურსის ბოლოს კი გექნებათ შესაძლებლობა იმუშაოთ პროექტზე, რათა თქვენი უნარები გამოავლინოთ და რეზიუმე გააუმჯობესოთ.
არ არის საჭირო პროგრამირების ან კომპიუტერული მეცნიერების წინასწარი ცოდნა, რადგან ყველა თემის განხილვა ნულიდან იწყება.
კურსის განმავლობაში ეტაპობრივად შეისწავლით ყველა თემას, რომელიც აუცილებელია Data Science-ის ასათვისებლად. კურსის ბოლოს კონკრეტული დავალებების შესრულების ინსტრუქციასაც მიიღებთ.
ეს არის მიჩიგანის უნივერსიტეტის პროგრამა, რომელიც 5 კურსისგან შედგება და სადაც შეისწავლით მონაცემთა მეცნიერებას Python-ით. კურსი მოიცავს გრაფიკების აწყობასა და მონაცემების წარმოდგენას, ასევე Python-ით მანქანურ სწავლებებს, ტექსტის ანალიზსა და სოციალურ ქსელებს. პროგრამაში ბევრი პრაქტიკული დავალება და პროექტია. ეს დაგეხმარებათ, ერთი ნაბიჯით მიუახლოვდეთ თქვენი უნარებისა და რეზიუმეს გაუმჯობესებას.
აუცილებელია: Python-ის საბაზისო ცოდნა
Coursera-ზე ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი პროგრამა Deep Learning-ის შესახებ. კურსზე ისწავლით, როგორ შექმნათ ნეირონული ქსელები და როგორ მართოთ წარმატებული Machine Learning პროექტები. აითვისებთ თეორიულ კონცეფციებს და მათ ინდუსტრიულ აპლიკაციებს Python-ისა და TensorFlow-ის გამოყენებით. შეასრულებთ კონკრეტულ ამოცანებს, როგორიცაა მეტყველების ამოცნობა, მუსიკის სინთეზი, ჩათბოტთან მუშაობა, მანქანური თარგმანი, ბუნებრივი ენის დამუშავება, კონვოლუციური ნერვული ქსელის აგება და მრავალი სხვა. პროგრამის პედაგოგები არიან Coursera-ს თანადამფუძნებელი ენდრიუ ნგი და სტენფორდის უნივერსიტეტის ასოცირებული პროფესორები იუნეს ბენსუდა მური და კიან კატანფორუში.
კურსი იძლევა Machine Learning-ის შესახებ ფართო წარმოდგენას, მათ შორის, კონტროლირებად სწავლას (მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია, ლოგისტიკური რეგრესია, ნერვული ქსელები), კონტროლის გარეშე სწავლა (კლასტერირება, განზომილების შემცირება, რეკომენდირებული სისტემები).
გარდა ამისა, პროგრამაში მოცემულია რამდენიმე საუკეთესო პრაქტიკა, რომელიც სილიკონის ველზე ხელოვნური ინტელექტისთვისა და Machine Learning-ის სფეროში ინოვაციებისთვის გამოიყენება: მოდელების შეფასება და დარეგულირება, მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული მიდგომის გამოყენებით მუშაობის გაუმჯობესება.
ეს ერთ-ერთი ყველაზე რეიტინგული ონლაინ სამაგისტრო პროგრამაა edX-ზე. აქ შეისწავლით პროგრამირების ენა R-სა და სტატისტიკური კონცეფციებს, მონაცემთა ანალიზის მეთოდებს.
სწავლა მთლიანად პრაქტიკულია — ამოხსნით კონკრეტულ ამოცანებს და ჩაატარებთ კვლევებს. კვლევა მოიცავს: გლობალური ჯანდაცვისა და ეკონომიკის ტენდენციებს, აშშ-ის დანაშაულის მაჩვენებელს, 2007-2008 წლების ფინანსურ კრიზისს, არჩევნების პროგნოზირებას, ბეისბოლის გუნდის შექმნას (შთაგონებული Moneyball-ით) და ფილმების რეკომენდაციების სისტემებს.
ეს არის სან-დიეგოს კალიფორნიის უნივერსიტეტის ონლაინ-სამაგისტრო პროგრამა Data Science-ზე. პროგრამა გადანაწილებულია რამდენიმე თვეზე, ის იდეალურია როგორც დამწყებებისთვის, ისე პროფესიონალებისთვის, რომლებიც Data Science-ის კონცეფციის დეტალურ გარჩევას ეძებენ.
ამ კურსით მრავალმხრივი წარმოდგენა შეგექმნებათ მათემატიკური და გამოთვლითი ინსტრუმენტებისა და იმის შესახებ, როგორ გამოიყენოთ ისინი მონაცემების საფუძველზე რეკომენდაციების გასაკეთებლად.
კურსი ეძღვნება მანქანურ სწავლებას Python და R პროგრამირების ენების გამოყენებით. შედგება რამდენიმე გაკვეთილისგან, რომელთაგან თითოეული შექმნილია ნაბიჯ-ნაბიჯ მიდგომის გამოყენებით, რათა უფრო დეტალურად ისწავლოთ, განივითაროთ უნარები და გაიუმჯობესოთ წარმოდგენა Data Science-ის შესახებ.
იმუშავებთ ისეთ ინსტრუმენტებთან, როგორებიცაა SQL, SSIS, Tableau, Gretl და სხვები. პრაქტიკულ ამოცანებთან ერთად კურსს ახლავს სასწავლო მასალები, რაც დაგეხმარებათ კურსზე მიღებული ინფორმაციის გამყარებაში.
ხელმისაწვდომი კურსი მაგალითებით — ის დაგეხმარებათ, ჩაუღრმავდეთ Data Science-ის ძირითად კონცეფციებს და მონაცემთა მეცნიერების მოგზაურობის სრულ მიმოხილვას მოგაწვდით. პირველადი წყაროებიდან გაიგებთ იმ ტკივილის შესახებ, რომელსაც DS სპეციალისტები ყოველდღიურად აწყდებიან. დასრულების შემდეგ შეძლებთ ანალიზისთვის მონაცემების მომზადებას, მონაცემების მოდელირებას, მონაცემების საბაზისო ვიზუალიზასაციასა და მრავალ სხვას.
კურსი გასწავლით, როგორ გამოიყენოთ Python მონაცემების გასაანალიზებლად და შექმნათ ლამაზი ლოგიკური ვიზუალიზაცია Machine Learning-ის მძლავრი ალგორითმების გამოყენებით.
კურსი გაგაცნობთ Machine Learning-ის ყველა ძირითად კონცეფციასა და იმას, როგორც გამოიყენოთ ისინი Python-ზე პროგრამირებით. თქვენ ასევე შეძლებთ მანქანური სწავლების ალგორითმების დანერგვას და ისწავლით, თუ როგორ გამოიყენოთ Pandas მონაცემთა ანალიზისთვის.
კიდევ უფრო მეტი კურსი Data Science-ის შესახებ 👇
