TOP Cours de science des données en Python
Miscellanea / / November 30, 2023
Cours "Spécialiste de la science des données"
C'est difficile ici, mais intéressant. L'étude dure 8 mois. Beaucoup de théorie, encore plus de pratique, de personnes et de méthodologie, tout vise à vous permettre de maîtriser le métier de spécialiste de la Data Science.
4,6
Science des données en médecine
Laissez-nous vous aider à bâtir une carrière dans la science des données à partir de zéro. Vous apprendrez à résoudre des problèmes dans le domaine de la médecine: traiter des données sur les maladies cardiovasculaires, l'oncologie, les signaux EEG, les images radiographiques. Tout cela grâce aux réseaux de neurones et à l’apprentissage automatique.
4,6
Science des données avec Gleb Mikhailov
🏆Lauréat des Stepik Awards 2022 dans la catégorie « Percée de l'année »🏆 Cours vidéo pratique sur les bases de la science des données. Pas de mathématiques, pas de théorie, seulement des exemples de résolution de problèmes réels à l'aide de pandas et CatBoost. Une partie d'introduction du cours sur python et pandas pour l'analyse de données est disponible gratuitement !🔥
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Ingénierie des données (programme en ligne)
Plongez-vous dans le domaine de la science des données et construisez une carrière d'ingénieur de données. Le programme de master en ligne "Data Engineering" prépare des spécialistes recherchés et hautement rémunérés à travailler dans des équipes de développeurs et d'analystes dans des domaines très variés: informatique, banque, marketing, commerce en ligne, industrie, télécom
3,1
Mathématiques et apprentissage automatique pour la science des données
Pour être un grand spécialiste du Machine Learning, il ne suffit pas de simplement comprendre les principes de fonctionnement des modèles classiques. Vous devez être généraliste et comprendre exactement comment tout fonctionne, et cela nécessitera des mathématiques.
4,4
Analyste de données professionnelles
Vous apprendrez un métier très demandé à partir de zéro et aiderez les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données. Apprenez à travailler avec les outils BI, à utiliser Python, SQL et ajoutez 3 projets à votre portefeuille. Dans un an, vous pourrez commencer à travailler en tant qu'analyste junior, tout en continuant à suivre le cours et en atteignant le niveau intermédiaire.
4,4
Introduction à l'apprentissage automatique
Le cours donne accès à un ensemble de connaissances de base sur la théorie des probabilités, les statistiques mathématiques et les bases mathématiques des algorithmes permettant de résoudre des problèmes d'apprentissage automatique. Fournit également des compétences pratiques en analyse de données et en création de modèles d'apprentissage automatique dans le langage de programmation Python.
4,2
Architectures cognitives d'inspiration biologique (BICA)
Architectures cognitives d'inspiration biologique (BICA) – Il s'agit d'une direction prometteuse et en développement actif à l'intersection de l'intelligence artificielle, de la biologie et de la cognition. Sci. Une preuve en est le nombre croissant de publications scientifiques, y compris d'éditions spéciales, ainsi que de conférences et de programmes financés, d'une manière ou d'une autre liés à ce domaine.
4,2
Deep Learning (semestre 1, automne 2021): volet de base
Le but de ce cours est de présenter aux étudiants la théorie et la pratique de l'apprentissage profond et des réseaux de neurones dans un format interactif. Pendant le cours, plusieurs tâches pratiques vous seront proposées. Le dernier devoir est le projet pratique final. Sur la base des résultats du cours, un certificat d'achèvement sera délivré, qui offre des avantages pour l'admission aux programmes de licence et de maîtrise de la Faculté de physique et de technologie de l'Institut de physique et de technologie de Moscou. Le parcours de base est destiné à ceux qui font leurs premiers pas en Data Science. Une partie importante du cours est consacrée au langage Python, aux bibliothèques d'analyse de données et aux mathématiques pour la Data Science. dans la seconde moitié nous parlerons de la théorie générale des réseaux de neurones, ainsi que des réseaux de neurones en informatique vision
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