«Навыки работы с данными для всех!»: путеводитель по Data Science от Coursera и подборка онлайн-курсов Вышки

Глобальная онлайн-платформа Coursera запустила проект Data Science Academy – путеводитель по миру науки о данных с подборкой лучших онлайн-курсов, специализаций, магистерских онлайн-программ от ведущих компаний и университетов мира. Среди актуальных курсов академии – англоязычная онлайн-специализация НИУ ВШЭ Advanced Machine Learning, разработанная совместно с компанией Яндекс.

«Навыки работы с данными для всех!»: путеводитель по Data Science от Coursera и подборка онлайн-курсов Вышки

В Data Science Academy кроме подборок онлайн-курсов можно найти описание ключевых навыков работы с данными, карьерной траектории с указанием средней зарплаты и количеством вакансий на рынке, а также рекомендации от специалистов в области данных. На платформе слушатели могут выбрать интересующую их сферу и специализацию или пройти тест и получить индивидуальные рекомендации по изучению курсов по анализу данных.

Coursera отмечает, что навыки дата-анализа в настоящее время требуются не только специалистам, непосредственно работающим с данными. На рынке труда будут востребованы кадры различного профиля: генеральные директора, менеджеры по персоналу, маркетологи,  которые обладают навыками обработки данных для принятия стратегических решений. К 2020 году, по прогнозам IBM, откроется 110 000 новых рабочих мест для специалистов, принимающих решения на основе данных.

Освоить машинное обучение на продвинутом уровне можно на англоязычной  специализации ВШЭ на Coursera Advanced Machine Learning. Специализация состоит из 7 онлайн-курсов. Слушатели могут освоить как один или несколько курсов, так и всю специализацию сразу.

Для тех, кто начинает знакомство с наукой о данных или находится в начале пути, Вышка Онлайн представляет подборку собственных онлайн-курсов на Coursera:

  1. Introduction to Deep Learning. Это первый курс специализации Advanced Machine Learning. Курс даёт базовое понимание современных нейронных сетей и их применения в компьютерном зрении и в анализе естественных языков. В конце курса слушателям предлагается реальная практическая задача – при помощи нейронных сетей сгенерировать описания изображений.

  2. Algorithmic Toolbox. Курс из ещё одной специализации, посвященной науке о данных Data Structures and Algorithms. Курс охватывает основные алгоритмические методы и способы решения вычислительных задач, часто встречающихся на практике: сортировка и поиск, «разделяй и властвуй», жадные алгоритмы, динамическое программирование. В практической части – вычислительные задачи, разработка новых алгоритмов и оптимизация решений (чтобы все процессы выполнялись менее, чем за секунду).

  3. Mathematical Thinking in Computer Science. Индукция, рекурсия, инварианты. Если эти термины вам ещё не знакомы, то этот курс для вас. Курс посвящён математическому мышлению, которое поможет вам продвинуться в науке о данных. Подача материла в курсе выстроена таким образом, что вы сначала решаете задачу, а потом получаете теоретическую часть. Авторы курса уверяют, что для старта достаточно любопытства и знаний, что такое круг или как складывать дроби. Однако в некоторых заданиях есть базовое программирование на языке Python. С этим вам поможет наш следующий курс.

  4. Основы программирования на Python. Python – один из самых простых языков для начинающих программистов. Возможно, поэтому он является и одним из самых популярных языков в настоящее время. Курс посвящён основным конструкциям Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов.

  5. Алгоритмизация вычислений. Этот курс – идеальное начало для погружения в мир программирования и анализа данных. Во время курса вы научитесь составлять, понимать и анализировать алгоритмы. Курс будет хорошей базой для изучения языков программирования.

  6. Введение в машинное обучение. В этом курсе вы освоите самый перспективный подход к анализу больших данных – машинное обучение. Вы изучите основные типы задач и методов машинного обучения, научитесь оценивать качество моделей и познакомитесь с современными библиотеками, которые можно использовать в решении реальных задач в ходе курса. Для старта вам потребуются понимание, что такое функции, производные, векторы, матрицы. Желательны также базовые навыки Python.

На все онлайн-курсы ВШЭ на Coursera вы можете записаться прямо сейчас и начать свой путь в перспективную область науки о данных.