Образовательный курс «Аналитик данных» — Хабр Карьера

Образовательный курс «Аналитик данных» — Хабр Карьера Аналитика
Содержание
  1. «Теория вероятностей для начинающих‎» от МФТИ
  2. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение» от Института биоинформатики
  3. «‎Введение в науку о данных» от СПбГУ
  4. Основы математики для data science – перейти на сайт
  5. . «‎BI разработчик. Основы работы в Tableau» от Артёма Прыткова
  6. . «Математические методы в психологии. Основы применения‎» от СПбГУ
  7. . «‎Основы статистики» от Института биоинформатики
  8. . «‎Анализ данных просто и доступно» от Игоря Клейнера
  9. . «Базовые навыки Excel‎» от SF Education
  10. . «Квантовые вычисления» от СПбГУ
  11. . «Анализ данных‎» от РЭУ им. Г.В. Плеханова
  12. . «Исследование статистических взаимосвязей‎» от НГУ совместно с «2ГИС»
  13. . «Знакомство с R ‎и базовая статистика» от СПбГУ
  14. . «Эконометрика‎» от НИУ ВШЭ
  15. . «‎Быстрый старт в искусственный интеллект» от МФТИ
  16. . «Математическая статистика‎» от Computer Science Center
  17. . «Программирование на Python‎» от Института биоинформатики
  18. «Нейронные сети‎» от Института биоинформатики
  19. «Машинное обучение‎» от ОмГТУ
  20. «Машинное обучение в финансах‎» от «СберУниверситета»
  21. «Анализ данных в R‎» от Института биоинформатики
  22. «Теория игр‎» от МФТИ
  23. «Анализ данных в Google Analytics‎» от Андрея Осипова
  24. Data scientist от productstar – перейти на сайт
  25. Data scientist: машинное обучение – перейти на сайт
  26. Аналитик данных (data analyst) вузы москвы: где получить профессию
  27. Аналитика данных и эффективное управление – мгпу
  28. Ваше резюме после прохождения обучения:
  29. Кто такой data scientist?
  30. Курс «аналитик данных» — обучение анализу данных с нуля до data analyst с помощью в трудоустройстве
  31. Курсы анализа данных в москве — учёба.ру
  32. Курсы бизнес аналитика в краснодаре | обучение бизнес-аналитике платно и бесплатно 2020-2021
  33. Мы предлагаем курсы по самым современным методикам анализа!
  34. Образование и бэкграунд
  35. Образовательный курс «аналитик данных»
  36. Программа профессиональной переподготовки –
  37. Рейтинг лучших курсов data scientist
  38. Смена работы
  39. Факультет аналитики big data – перейти на сайт

«Теория вероятностей для начинающих‎» от МФТИ

Длительность: 23 часа на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: курс знакомит слушателей с основами предмета, и рассчитан на широкую аудиторию. Также программа будет полезна тем, чья деятельность напрямую связана с математикой.

Какие навыки получите:

  • Владение азами комбинаторики
  • Решение прикладных задач
  • Понимание конечных и бесконечных вероятностей пространства
  • Работа с теоремами для суммы случайных величин

Плюсы:

  • Свободный график обучения
  • Возможность повысить квалификацию
  • Лёгкая подача материала
  • После прохождения можно получить сертификат
  • Возможность начать новую карьеру

Минусы:

  • Для успешного прохождения курса рекомендуется изучение основ комбинаторики

Об авторах: курс подготовлен при содействии МФТИ.

«Введение в Data Science‎ и машинное обучение» от Института биоинформатики

Длительность курса: 30 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки тесты интерактивные задачи.

Программа обучения:

  1. О чём курс?
  2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
  3. Модель, начнём с дерева.
  4. Pandas, Dataframes.
  5. Фильтрация данных
  6. Группировка и агрегация.
  7. Визуализация, seaborn.
  8. Практические задания: Pandas.
  9. Секретный гость.
  10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
  11. Stepik ML contest — data preprocessing.
  12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
  13. Немного теории и энтропии.
  14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
  15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
  16. Последний джедай или метрики качества модели.
  17. Подбор параметров и ROC and Roll.
  18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
  19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
  20. Секретный гость.
  21. Stepik ML contest.
  22. Снова возвращаемся к деревьям.
  23. Random forest.
  24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
  25. Секретный гость.
  26. И на Марсе будут яблони цвести.
  27. Нейроэволюция.
  28. Трюки в Pandas.
  29. Вот и всё, а что дальше?
  30. Stepik ML contest.

Что освоите:

  • Основные понятия Data Science и Machine Learning
  • Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn

Плюсы:

  • Начать обучение можно сразу после регистрации
  • Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
  • Современная программа обучения
  • Изложение материала простым языком
  • Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения

Преподаватели:

«‎Введение в науку о данных» от СПбГУ

Длительность: 89 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения:

  1. Что такое наука о данных.
  2. Какие данные бывают.
  3. Системы хранения и обработки больших данных.
  4. Модели данных.
  5. Как подготавливались данные для курса.
  6. Элементы теории вероятностей.
  7. Основы статистики.
  8. Преобразование данных.
  9. Обзор платформ.
  10. Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции.
  11. Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции.
  12. О задаче обучения с учителем.
  13. Методы классификации.
  14. Улучшение классификации.
  15. О задаче обучения без учителя.
  16. Методы кластеризации.
  17. Задача тематического моделирования.

Что узнаете и чему научитесь:

Плюсы:

  • Курс можно пройти бесплатно
  • По окончании обучения можно получить сертификат
  • Большой объём учебного материала
  • Преподаватели — эксперты

Минусы:

Преподаватели:

  • Блеканов Иван Станиславович — доцент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Севрюков Сергей Юрьевич — старший преподаватель кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Просолупов Евгений Викторович — кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Коротков Павел Алексеевич — старший преподаватель кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Мишенин Алексей Николаевич — старший преподаватель кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Утешев Алексей Юрьевич — профессор кафедры управления медико-биологическими системами
  • Вольф Дмитрий Александрович — ассистент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Малютин Евгений Алексеевич — ассистент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Камалов Михаил Валерьевич — аспирант кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ

Основы математики для data science – перейти на сайт

Информация о курсе

Курс с хорошими отзывами для всех тех, кто интересуется Data Science. Хорошо подходит и начинающим аналитикам. Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

Заниматься можно в наиболее удобном для себя темпе. Здесь нет какой-то жесткой привязки ко времени, но нужно быть максимально готовыми к большому количеству практики и регулярному выполнению домашних заданий!

Что входит в программу обучения:

  • Базовые математические объекты и SymPy;
  • Функции одной переменной, их свойства и графики;
  • Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции;
  • Аппроксимация и преобразования функций;
  • Функции нескольких переменных, их свойства и графики;
  • Частные производные функции нескольких переменных;
  • Векторы и матрицы. Градиент;
  • Линейная регрессия и системы линейных уравнений;
  • Разложения матриц. Собственные векторы и значения.

Преподаватели

Преподаватели данного курса – это педагоги с большим опытом работы:

  • Николай Герасименко – Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН;
  • Вячеслав Архипов – консультант рограммы курса, Data Scientist в стартапе Banuba.

Кстати, отмечу, читая отзывы о курсе, многие отмечают именно качественную и слаженную работу преподавателей. Так как количество мест на курсе строго ограничено, педагоги имеют возможность давать каждому студенту обратную связь.

Формат курса

В состав данного курса входит 64 видеоурока, которые можно просматривать в любое удобное время. Предусмотрено большое количество практических заданий, выполняя которые вы сможете закрепить полученную теорию.

Стоимость

Сейчас в Скиллбокс действует скидка на обучение в размере 30%. С учетом беспроцентной рассрочки платежей, платить придется всего по 2392 рубля в месяц.

Преимущества:

  • Логичная программа обучения;
  • Много практики;
  • Обратная связь от педагогов;
  • Персональный куратор;
  • Можно учиться в своем темпе;
  • Есть рассрочка платежей.

Недостатки:

  • Ограниченное количество мест;
  • Нет информации о сертификате;
  • Нет трудоустройства и консультаций по карьере.

Отзывы

Выбрала этот курс, как способ повысить свои навыки в Data Science. Что могу сказать? Было трудновато)) Особенно, учитывая тот факт, что с царицей наук я никогда особенно не дружила. Спасибо преподавателям и кураторам за терпение, мне кажется, что после каждого урока я доставала куратора своими вопросами)) На них очень мужественно и стойко отвечали)) Я довольна)

Александра Боркина

Один из лучших курсов по математике, который я проходила! Мне кажется, что уроки тут будут понятны даже школьникам и полезны не только тем, кто работает в Data Science, но и ученикам вузов, где важно все хорошо понимать. Изложение материала очень понятное, доступное. У меня только вопросы возникали в модуле по линейной регрессии, но с помощью куратора Александра, все трудности остались позади!:)

Нина Борисова

Очень понравился этот курс. Мой отзыв о нем, да и в целом о SkillBox будет положительный. Видно, что программу и все уроки записывали настоящие профессионалы своего дела. Все прям очень качественно сделано. Даже звук и видео! Сам материал подается без воды, но все очень понятно!

Лев Корнеев

. «‎BI разработчик. Основы работы в Tableau» от Артёма Прыткова

Длительность: 10 уроков.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки тесты.

Программа обучения: включает базовые основы работы с программой Tableau Public. Спикер расскажет об особенностях работы BI-разработчика, востребованности и возможных перспективах. Слушатели получат необходимые знания и навыки для самостоятельного создания дашбордов. Программа рассчитана на аналитиков и тех, кто интересуется сферой BI-разработки.

Чему научитесь:

  • Подключение к источникам данных
  • Работа с инструментами Tableau
  • Создание таблиц и графиков
  • Форматирование данных
  • Настройка интерактивных графиков
  • Создание дашбордов с возможностью выгрузки в Интернет

Плюсы:

  • Гибкий график обучения
  • Грамотная подача материала без «воды‎»
  • Хорошая база для знакомства с Tableau
  • Можно получить сертификат

Об авторе: Артём Прытков, специалист в области анализа и визуализации данных с 10-летним стажем.

. «Математические методы в психологии. Основы применения‎» от СПбГУ

Длительность: 59 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: курс рассчитан на математиков и практикующих психологов. Он поможет овладеть статистическими моделями Также программа подойдёт начинающим аналитикам.

Какие навыки получите:

  • Использование простых методов анализа данных
  • Интерпретация измерений и результатов их статистического анализа
  • Использование математических моделей исследования
  • Применение одномерных и двумерных методов анализа данных
  • Понимание системы статистических понятий

Плюсы:

  • Обучение онлайн в удобное время
  • Насыщенная программа

Об авторах: курс подготовлен на базе Санкт-Петербургского государственного университета.

. «‎Основы статистики» от Института биоинформатики

Длительность: 29 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: курс знакомит слушателей с дисперсионным, регрессионным и кластерным статистическим анализом. Акцент сделан на математические идеи, интуицию и логику. Курс рекомендован старшеклассникам, студентам, научным сотрудникам.

Чему научитесь:

  • Визуализация, анализ и разбор данных
  • Расчёт коэффициентов корреляции
  • Построение регрессионных уравнений
  • Проверка гипотез
  • Практическое применение языка R
Дополнительный анализ:  Что такое аналитика?

Плюсы:

  • Сильный преподаватель и насыщенная программа
  • Подача материала простым языком
  • Можно получить сертификат

Минусы:

  • Новичкам может понадобиться поиск дополнительного материала

Преподаватель:

. «‎Анализ данных просто и доступно» от Игоря Клейнера

Длительность: 106 уроков.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки тесты.

Программа обучения:

  1. Знакомство с миром анализа данных.
  2. Данные — что за зверь? Истина в вине!
  3. Больные данные. Статистика на кончиках пальцев.
  4. Болезни сердца и аналитика. Типы задач машинного обучения.
  5. НЛП — анализ текстовой информации.
  6. Обучение без учителя. Кластеры. Статистика против машин.
  7. Анализ изображений. Нейронные сети. Глубокое обучение.
  8. Правосудие и анализ данных. Нейронные сети для текста.
  9. Анализ временных рядов.
  10. Предварительная обработка данных.
  11. Социальные сети: графы на помощь.
  12. Этика. Метод соседей. Как продолжать?

Плюсы:

Минусы:

  • По окончании обучения не выдаётся сертификат

Об авторе: Игорь Клейнер — экс-сотрудник Huawei, Intel, Skype, Microsoft, Infowatch. Преподаватель открытого университета Израиля.

. «Базовые навыки Excel‎» от SF Education

Длительность: 29 уроков 18 тестов.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки тесты.

Программа обучения: курс посвящён основам работы в программе Excel. Он будет полезен менеджерам, предпринимателям, начинающим программистам, бухгалтерам и финансистам. Курс поможет ускорить выполнение рутинных задач, связанных с отчётами и аналитикой.

Какие навыки получите:

  • Создание и сохранение таблиц
  • Ввод данных и выполнение базовых расчётов
  • Работа с ячейками, шрифтами и границами
  • Заливка и форматирование ячеек
  • Печать файлов и данных
  • Сортировка, поиск и выделение данных

Плюсы:

  • Прохождение курса в удобное время
  • Последовательная подача материала
  • Современная программа обучения
  • Отличный лектор

Минусы:

  • Мало практики для новичков

Об авторах: курс создан при поддержке образовательной платформы SF Education. Эксперт курса — Ильнар Фархутдинов, директор по корпоративным финансам группы компаний «Инвэнт».

. «Квантовые вычисления» от СПбГУ

Длительность: 14 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: курс даёт базовые навыки в области проектирования и анализа квантовых алгоритмов. Программа рассчитана на студентов профильных вузов, инженеров, физиков, математиков.

Какие знания и навыки получите:

  • Понимание прототипов квантового компьютера
  • Использование алгоритмов Шора и Гровера
  • Работа с простыми квантовыми алгоритмами
  • Понимание границ квантовых вычислений
  • Начальный уровень проектирования алгоритмов

Плюсы:

  • Полезная информация в свободном доступе
  • Занятия в удобное время
  • Обратная связь на форуме курса
  • Можно получить сертификат

Об авторах: курс создан на базе Санкт-Петербургского государственного университета. Преподаватель — Сысоев Сергей, кандидат физико-математических наук.

. «Анализ данных‎» от РЭУ им. Г.В. Плеханова

Длительность: 20 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки тесты.

Программа обучения: курс подойдёт тем, кто хочет погрузиться в статистику и понять принципы анализа данных с дальнейшей возможностью применения навыков на практике.

Какие навыки получите:

  • Понимание абсолютных и относительных статистических показателей
  • Анализ взаимосвязи признаков
  • Понимание динамики и структуры социально-экономических явлений
  • Построение прогнозных оценок

Плюсы:

  • Свободное прохождение курса в удобное время
  • Современная программа обучения
  • Опытные преподаватели
  • Подача информации простым языком

Минусы:

  • Для успешного прохождения требуется базовое понимание математики и общей экономической теории

Об авторах: курс разработан на базе кафедры статистики РЭУ им. Г.В. Плеханова.

. «Исследование статистических взаимосвязей‎» от НГУ совместно с «2ГИС»

Длительность: 21 час на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения:

  1. Введение в статистические критерии.
  2. Критерии согласия.
  3. Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости.
  4. Линейная регрессия.

Что узнаете и чему научитесь:

  • Чем статистическая гипотеза отличается от «обычного предположения»
  • Какие бывают статистические гипотезы и какие статистические критерии разработаны для их проверки
  • Как делать проверку статистических гипотез (как формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки)

Плюсы:

  • Преподаватели — эксперты в области статистики

Преподаватели:

. «Знакомство с R ‎и базовая статистика» от СПбГУ

Длительность: 20 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: курс ориентирован на обработку данных и знакомство с языком программирования R. Часть программы посвящена графикам, диаграммам и другим средствам визуализации. Курс подойдёт для знакомства со статистикой начинающим программистам.

Какие навыки получите:

  • Основы языка программирования R
  • Статистическая обработка данных
  • Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
  • Тестирование гипотез
  • Визуализация результатов анализа

Плюсы:

  • Обратная связь с преподавателями на форуме
  • Гибкие сроки изучения материала
  • Опытные преподаватели
  • Интересная подача материала
  • Хорошие примеры
  • Можно получить сертификат

Об авторах: курс разработан на основе образовательной программы Санкт-Петербургского государственного университета.

. «Эконометрика‎» от НИУ ВШЭ

Длительность: 30 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: курс посвящён работе с данными и изучению линейных регрессионных моделей. Также слушатели получат хороший опыт работы в R. Для успешного прохождения необходимо базовое понимание математической статистики, теории вероятностей и линейной алгебры.

Какие навыки получите:

  • Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
  • Исследование закономерности в реальных данных
  • Работа со случайными величинами в R
  • Прогнозирование переменной y
  • Проверка гипотез о коэффициентах в R
  • Понимание взаимодействия переменных

Плюсы:

  • Насыщенная программа обучения
  • Работа с материалами в удобное время
  • Опытный преподаватель
  • Много прикладных задач
  • Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
  • Общение на форуме с преподавателем

Об авторах: курс подготовлен на базе Высшей школы экономики. Лектор — Борис Демешев, старший преподаватель факультета экономических наук ВШЭ.

. «‎Быстрый старт в искусственный интеллект» от МФТИ

Длительность: 23 урока.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты интерактивные задачи.

Программа обучения: курс знакомит с основными областями искусственного интеллекта. Программа рассчитана на старшеклассников из классов с математическим уклоном и студентов технических специальностей.

Чему научитесь:

  • Понимание основ и алгоритмов машинного обучения
  • Основы нейронных сетей
  • Понимание задач компьютерного зрения
  • Выделение признаков
  • Применение нейронных сетей на практике
  • Основы нейролингвистического программирования

Плюсы:

  • Гибкий график обучения
  • Интересные практические задачи
  • Сильные преподаватели
  • Хорошая база для развития в сфере ИИ

Минусы:

  • Некоторые моменты сложны для восприятия.

Преподаватели:

  • Татьяна Гайнцева — исследователь в лаборатории LAMBDA (НИУ ВШЭ) и группе Video Intelligence Huawei, преподаватель Deep Learning School (МФТИ)
  • Михаил Григорьев — преподаватель математики ФПМИ МФТИ, победитель международных олимпиад по математике, тренер сборной МФТИ на международных олимпиадах, жюри и составитель всероссийской олимпиады школьников по математике
  • Юрий Яровиков — заместитель заведующего лаборатории инноватики МФТИ, руководитель Школы глубокого обучения МФТИ, исследователь данных в «СберБанке»
  • Антон Астахов — преподаватель DLSchool

. «Математическая статистика‎» от Computer Science Center

Длительность: 29 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты интерактивные задачи.

Программа обучения:

  1. Выборка. Описательная статистика.
  2. Точечные оценки. Свойства и методы построения.
  3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
  4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
  5. Критерии однородности.
  6. Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
  7. Регрессионный анализ.
  8. Заключительный модуль.

Какие знания и навыки получите:

  • Общее понимание теории вероятности
  • Понимание описательной статистики
  • Корреляционный анализ
  • Интервальная оценка
  • Методы построения точечных оценок
  • Доверительные интервалы
  • Регрессионный анализ

Плюсы:

  • Обучение возможно в любое время
  • Много полезной информации в свободном доступе
  • Опытный спикер
  • Материалы подкреплены примерами
  • Лёгкая подача информации

Минусы:

  • Не подходит для изучения статистики с нуля

. «Программирование на Python‎» от Института биоинформатики

Длительность: 28 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты интерактивные задачи.

Программа обучения: курс вводный, его цель — знакомство слушателей с основами программирования на Python. Для проверки теоретических знаний предусмотрены интерактивные задачи. Программа подойдёт тем, кто не имеет опыта программирования.

Какие навыки получите:

  • Установка Python на компьютер
  • Операции с целыми и вещественными числами
  • Работа с циклами, строками, списками
  • Установка и подключение модулей
  • Использование библиотек NumPy и Matplotlib

Плюсы:

  • Прохождение курса в удобное время
  • Насыщенная программа
  • Много практических заданий
  • Есть задачи повышенной сложности (выполняются по желанию)
  • Много наглядных примеров
  • Общение с преподавателями в комментариях

Об авторах: курс разработан на базе программы Института биоинформатики.

«Нейронные сети‎» от Института биоинформатики

Длительность курса: 24 урока.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки тесты интерактивные задачи.

Программа обучения:

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. Заключение.

Какие знания и навыки получите:

  • Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
  • Принципы работы нейронных сетей
  • Применение нейронных сетей для решения практических задач

Плюсы:

  • Насыщенная обучающая программа
  • Есть интерактивные тесты и задачи
  • Занятия ведут лучшие преподаватели Института биоинформатики

Минусы:

  • Курс не подходит для обучения с нуля
  • Недостаточно практики программирования нейронных сетей

Преподаватели:

«Машинное обучение‎» от ОмГТУ

Продолжительность: 71 урок.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения:

  1. Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
  2. Восстановление пропущенных значений.
  3. Поиск выбросов и аномалий.
  4. Кластеризация.
  5. Задача предсказания, линейная регрессия.
  6. Классификация, kNN, кросс-валидация.
  7. Деревья в машинном обучении.
  8. Линейные классификаторы.
  9. Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
  10. Ансамбли алгоритмов.
  11. Отбор признаков и объектов.

Какие навыки получите:

  • Построение моделей машинного обучения
  • Обработка таблиц с данными
  • Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
  • Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
  • Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ

Плюсы:

  • Начало обучения сразу после регистрации
  • Подача материала доступным языком
  • Опытный лектор

Минусы:

  • Нет практических заданий
  • Для успешного освоения материала необходима минимальная математическая подготовка

Преподаватель курса: Артём Шевляков — доктор физико-математических наук, преподаватель ОмГТУ.

«Машинное обучение в финансах‎» от «СберУниверситета»

Длительность: 21 час на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: курс подходит работникам банковской сферы и студентам профильных вузов. Цель программы — помочь разобраться в основах машинного обучения и возможностях применения ML на практике.

Какие знания/навыки получите:

  • Понимание основ и принципов машинного обучения.
  • Применение языков программирования Python и Stan.
  • Применение машинного обучения на практике.
  • Основы банковского дела и финансов.
Дополнительный анализ:  Оптимизация ИТ-инфраструктуры 2021

Плюсы:

  • Полезная информация в свободном доступе.
  • Возможность обучаться в удобное время.
  • Лекции от лучших финансистов «Сбербанка».

Минусы:

  • Отсутствие обратной связи.

Об авторах: курс разработан на базе Корпоративного Университета Сбербанка.

«Анализ данных в R‎» от Института биоинформатики

Длительность: 19 уроков.

С сертификатом

Форма обучения: видеоуроки тесты интерактивные задачи.

Программа обучения: курс подойдёт старшеклассникам, а также всем, кто хочет сменить сферу деятельности, и погрузиться в мир аналитики и программирования. Первая часть посвящена основам программирования, вторая — работе в R Markdown.

Какие навыки приобретёте:

  • Считывание и предварительная обработка данных
  • Выполнение статистического анализа с помощью R
  • Написание собственных функций в R
  • Визуализация результатов

Плюсы:

  • Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
  • Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
  • Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
  • По окончании обучения можно получить сертификат

Об авторах: курс разработан специалистами Института биоинформатики.

«Теория игр‎» от МФТИ

Длительность: 27 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки текстовые материалы тесты.

Программа обучения: подойдёт людям с математическими способностями, а также профессиональным разработчикам игр для всестороннего развития.

Какие знания и навыки получите:

  • Понимание основных концепций теории игр
  • Знакомство с равновесием Нэша
  • Понимание корпоративной теории игр
  • Моделирование и поиск концепции в играх
  • Понимание применения теории игр в экономике

Плюсы:

  • Обратная связь от преподавателей на форуме
  • Возможность получить сертификат
  • Гибкий график обучения
  • Полезная информация в бесплатном доступе
  • Яркие и живые примеры

Минусы:

  • Необходима начальная математическая подготовка

Об авторах: курс разработан при поддержке МФТИ.

«Анализ данных в Google Analytics‎» от Андрея Осипова

Длительность: 29 уроков.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки тесты.

Программа обучения: материал посвящён основным инструментам для анализа данных и принятия решений в Google Analytics. Курс подойдёт всем желающим освоить Google Analytics, а также тем, кто хочет повысить эффективность бизнеса без привлечения специалистов.

Чему научитесь:

  • Работа с таблицами и сегментами
  • Определение KPI
  • Анализ электронной торговли
  • Подготовка кастомных отчётов
  • Выгрузка данных
  • Работа в Google Data Studio

Плюсы:

  • Гибкий график обучения в свободное время
  • Тесты для закрепления пройденного материала
  • Можно сдать итоговый экзамен
  • Лектор имеет большой опыт в веб-аналитике

Минусы:

Об авторе: Андрей Осипов — сертифицированный спикер Google, практикующий веб-аналитик.

Data scientist от productstar – перейти на сайт

Информация о курсе

Качественный онлайн-курс с упором на практику. В составе данного курса – 60 подробных лекций, просматривать которые вы сможете в любое удобное время. После просмотра – выполнение домашнего задания по пройденной теме, которое будет проверено ментором.

Чему вы научитесь:

  • Получению и подготовке данных SQL;
  • Работе с Python для анализа данных;
  • Построению Machine Learning моделей;
  • Обработке естественного языка;
  • Работе с рекомендательными системами;
  • Презентации данных.

Преимущества:

  • Портфолио на реальных кейсах;
  • Помощь с трудоустройством;
  • Обратная связь от преподавателей;
  • Большое количество практики;
  • Сертификат о прохождении курса.

Недостатки:

  • Чем ближе старт курса, тем выше цена;
  • Иногда – долгая обратная связь.

Мой рейтинг – 5,0

  • Цена – 5
  • Программа – 5
  • Преподаватели – 5
  • Ценность сертификата –5
  • Трудоустройство – 5

Data scientist: машинное обучение – перейти на сайт

Информация о курсе

Программа обучения состоит из 7 курсов. Если вы хотите стать настоящим гуру и покорить работодателей своим умением использовать алгоритмы машинного обучения, то обязательно внимательно изучите программу!

Чему вы научитесь:

  • Программированию на Python;
  • Разработке инфографики и дашбордов;
  • Работе с базами данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB;
  • Работе с библиотеками;
  • Построению моделей машинного обучения;
  • Работе с нейронными сетями.

Преимущества:

  • Очень выгодная стоимость;
  • Если вы уже учились на каком-то из курсов, то за него можно не платить;
  • Подходит для новичков;
  • Есть помощь в трудоустройстве;
  • Отличные преподаватели;
  • Обучение в комфортном для вас темпе.

Недостатки:

  • Ограниченное количество мест на курс;
  • Рассрочка только для граждан РФ.

Мой рейтинг – 5,0

  • Цена – 5
  • Программа – 5
  • Преподаватели – 5
  • Ценность сертификата – 5
  • Трудоустройство – 5

Информация о курсе

Школа анализа данных в Нетологии позволит вам освоить перспективную профессию с нуля и разобраться во всех тонкостях. Хорошо подходит для новичков и опытных аналитиков, которые хотят пополнить свой багаж актуальными профессиональными знаниями.

Чему вы научитесь:

  • Программированию на Python;
  • Использованию SQL;
  • Работать с библиотеками данных;
  • Проверка данных и определению проблем;
  • Строению моделей машинного обучения;
  • Формулировке гипотез.

Преимущества:

  • Курс подходит для новичков;
  • Большое количество практических заданий;
  • Домашние, лабораторные и проектные работы;
  • Собираете портфолио по мере обучения;
  • Помощь с трудоустройством.

Недостатки:

  • Переносы времени проведения вебинаров;
  • Скидки на обучение только при единовременной оплате.

Мой рейтинг – 5,0

  • Цена – 5
  • Программа – 5
  • Преподаватели – 5
  • Ценность сертификата – 5
  • Трудоустройство – 5

Информация о курсе

Этот курс научит даже абсолютных новичков работать с большими данными. Вы расширите свои познания в аналитической сфере и сможете устроиться на работу сразу после того, как пройдете обучение. Отдельный плюс – это наличие сертификата, подтверждающего вашу квалификацию.

Чему вы научитесь:

  • Созданию стратегии работы;
  • Улучшению результатов обработки данных;
  • Освоите подход CRISP-DM;
  • Сбору и подготовки данных для анализа;
  • Работе с Hadoop, MapReduce, Apache Spark, Google Colab.

Преимущества:

  • Доступная цена обучения;
  • Большое количество практики;
  • Помощь от преподавателей;
  • Возможность трудоустройства.

Недостатки:

  • При оплате в рассрочку возрастает цена обучения;
  • Мало информации о педагогах.

Мой рейтинг – 5,0

  • Цена – 5
  • Программа – 5
  • Преподаватели – 5
  • Ценность сертификата – 5
  • Трудоустройство – 5

Аналитик данных (data analyst) вузы москвы: где получить профессию

Аналитик данных (Data Analyst): список вузов Москвы

Выберите свой вуз в Москве, в котором вы получите высшее образование и приобретете профессию “Аналитик данных (Data Analyst)”. Для этого используйте фильтры, сортировки для сравнения баллов ЕГЭ, конкурса, стоимости обучения. Перейдите на страницу вуза Москвы и узнайте детали поступления.

§

Аналитик данных (Data Analyst): список вузов Москвы

Выберите свой вуз в Москве, в котором вы получите высшее образование и приобретете профессию “Аналитик данных (Data Analyst)”. Для этого используйте фильтры, сортировки для сравнения баллов ЕГЭ, конкурса, стоимости обучения. Перейдите на страницу вуза Москвы и узнайте детали поступления.

§

Аналитик данных (Data Analyst): список вузов Москвы

Выберите свой вуз в Москве, в котором вы получите высшее образование и приобретете профессию “Аналитик данных (Data Analyst)”. Для этого используйте фильтры, сортировки для сравнения баллов ЕГЭ, конкурса, стоимости обучения. Перейдите на страницу вуза Москвы и узнайте детали поступления.

Аналитика данных и эффективное управление – мгпу

Серышев Роман Викторович

кандидат экономических наук, доцент.

Общий стаж: 21 год

Научно-преподавательский стаж: 18 лет

Доцент, к.э.н., сфера интересов:

— разработка и внедрение корпоративных информационных систем на платформе 1С (1С:ERP, 1С: Управление холдингом, 1С: Комплексная автоматизация, 1С: WMS Управление складом, 1С: Управление торговлей);

— моделирование, оптимизация и управление бизнес-процессами с применением BPMS систем (Bizagi, Элма, ARIS и др.);

— разработка и внедрение систем сбалансированных показателей;

— проектирование информационных систем и управление разработкой (1С: Система проектирования прикладных решений);

— управление ИТ сервисами (ITIL, ITSM, Cobit);

— логистика, операционный менеджмент, управление закупками и цепями поставок.

Обладает действующим опытом работы на крупных проектах разработки и внедрения корпоративных информационных систем на платформе 1С в роли методолога, ведущего аналитика. Сертифицированный специалист по программам 1С.

Ваше резюме после прохождения обучения:

Дополнительно. Чтобы повысить вашу ценность на рынке труда, мы рекомендуем докупить (с перезачетом курса Основы работы с большими данными (Data Science)) дипломную программу «Разработчик BigData»– следующий шаг в вашей карьере.

Рекомендуемая подготовка

*часы самостоятельной работы в рамках программы (проработка материала, выполнение ДЗ)

Заказ добавлен в Корзину.Для завершения оформления, пожалуйста, перейдите в Корзину!

Дипломные программы в «Специалисте» это:

  1. Новая современная профессия
    Наши дипломные программы дадут вам комплекс актуальных знаний и навыков, чтобы построить карьеру в новом, перспективном направлении.
  2. Комфортное расписание
    Вы сами выбираете интенсивность обучения, решаете, когда начать обучение, и можете перенести некоторые курсы, если обстоятельства изменились.
  3. Помощь и поддержка во время обучения
    На время обучения вам назначается куратор, к которому можно обращаться для решения вопросов по обучению – от старта до диплома.
  4. Живое общение с единомышленниками
    В процессе обучения вы заведете новые знакомства, будете обмениваться опытом, полезными контактами и поддерживать общение с коллегами и преподавателями.
  5. Престижные документы, которым доверяют
    По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке и международные сертификаты, подтверждающие высокую квалификацию. Документы «Специалиста» высоко ценят ведущие компании России и мира.
  6. Доступ к записям и учебным материалам
    В течение 6 месяцев после обучения у вас будет к доступ к записям занятий и семинаров центра, и бессрочный доступ ко всем учебным материалам по курсу.
  7. Помощь в трудоустройстве
    По окончании обучения вы можете получить бесплатную индивидуальную консультацию по трудоустройству и получать приглашения на Дни карьеры, которые мы организуем для наших выпускников.
  8. Менторская поддержка
    По завершении программы вы можете получить 3 бесплатные консультации по теме пройденного курса. Наши преподаватели – практикующие эксперты с реальным опытом, многие консультируют крупнейшие компании индустрии.
  9. Программа обновления знаний «Диплом ПЛЮС»
    В течение 6 месяцев после окончания дипломной программы вы можете пройти любые курсы в «Специалисте» в онлайн-формате со скидкой 50%*

Учитесь у лучших! Получите новую современную профессию в «Специалисте»!

В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:

*Для получения удостоверения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.

По окончании каждого отдельного курса, входящего в Дипломную программу, в личном кабинете слушателя формируются электронные сертификаты об обучении по каждому отдельному курсу. По окончании обучения по Дипломной программе выпускнику выдается Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.

Обязательно уточняйте перед заключением договора, какой документ Вам будет выдан после окончания обучения!

Главная > Курсы > Курсы СУБД > Обработка и анализ данных > Программирование, СУБД и DevOps

Кто такой data scientist?

Начнем с терминологии. Data Science – это работа с какими-либо объемными данными (Big Data). К таким данным, например, можно отнести запросы в поисковых системах, данные о погоде, спортивных соревнованиях за определенный промежуток времени.

Data Scientist – специалист, главной задачей которого является обработка данных, прогнозирование и построение алгоритмов для решения задач в бизнесе. В отличие от аналитика, Data Scientist рассматривает решение задач с технической точки зрения.

Дополнительный анализ:  Серия: Аналитика, 2006 | КулЛиб - Скачать fb2 - Читать онлайн - Отзывы

Для того, чтобы устроиться на работу и приносить пользу своей команде, Data Scientist должен знать следующее:

  • Азы программирования на Python и R;
  • Математическую логику, высшую математику и линейную алгебру;
  • Системы машинного обучения;
  • Базы данных и хранилища;
  • Структуры данных и алгоритмы построения модели.

Поскольку профессия относительно молодая, в большинстве компаний нет четкой должностной инструкции для специалиста. Главное – это результат: обработка данных с целью усовершенствования действующих бизнес-процессов и, как следствие их оптимизация.

Курс «аналитик данных» — обучение анализу данных с нуля до data analyst с помощью в трудоустройстве

Принимаю решения на основе data-driven подхода

Выстраиваю сквозную аналитику в компании с нуля

Автоматизирую обработку данных

Умею обрабатывать большой объём данных при помощи Python

Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчёты специалистам других отделов

Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе анализа данных

Создаю аналитическую архитектуру с учётом особенностей бизнеса

Разрабатываю аналитические дашборды с учётом специфики бизнеса

Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей

Понимаю, что нужно анализировать до и после запуска продукта или новой фичи

Разбираюсь в многообразии метрик и настройке систем аналитики

Провожу A/B-тесты, выстраиваю гипотезы, проверяю и отсеиваю неработающие

Измеряю эффективность каналов продвижения

Использую прикладную математику для аналитических решений в маркетинге и бизнес-аналитике

Курсы анализа данных в москве — учёба.ру

Курсы бизнес аналитика в краснодаре | обучение бизнес-аналитике платно и бесплатно 2020-2021

Мы предлагаем курсы по самым современным методикам анализа!

  • Data Science: от основ до машинного обучения и использования промышленных решений,
  • Python и язык R,
  • Анализ данных на языке SQL,
  • 8 уровней Microsoft Excel: от визуализации данных до технологий Power BI, PowerPivot, Power Query, OLAP и др.,
  • MS SQL Server 2021, 2021 и 2021Oracle, PostgerSQL, MySQL и другие СУБД,
  • IBM SPSS Statistics и BPMN,
  • Big Data и др.

«Специалист» является лучшим учебным центром Microsoft в России, Восточной и Центральной Европе! Только по Excel мы предлагаем 8 уровней обучения, а каждый 5-й специалист по SQL Server в России – выпускник нашего центра! Занятия на курсах обработки и анализа данных проводят лучшие преподаватели Центра.

Это практикующие эксперты-аналитики, имеющие международные сертификации MOS и MCT. Окончив курсы, Вы будете свободно и уверенно выполнять статистическую и экономическую обработку больших массивов данных, их визуализацию и анализ, а также понимать работы механизмов глубокого исследования данных, искать скрытые закономерности и алгоритмы обработки.

Центр «Специалист» при МГТУ имени Н.Э. Баумана продолжает традиции ведущего технического вуза страны и гарантирует 100% качество обучения на курсах по обработке и анализу данных. 250 высококлассных преподавателей-практиков, 8 современных учебных комплексов, 100 прекрасно оборудованных классов с кондиционерами, гибкие форматы обучения, гарантированное на год вперёд расписание, престижные сертификаты – вот поэтому слушатели выбирают нас.

Приходите в «Специалист» и станьте профессиональным аналитиком, обладающим самыми актуальными знаниями!

Заказ добавлен в Корзину.Для завершения оформления, пожалуйста, перейдите в Корзину!

Главная > Курсы > Курсы по бизнес-аналитике

Образование и бэкграунд

Образовательный курс «Аналитик данных» — Хабр Карьера

По «корочкам» обошлось без сюрпризов: МГУ, ВШЭ, МФТИ, СПбГУ и Бауманка в пятерке лидеров. Среди специализаций лидирует экономика, а уже потом математика, физика и информатика. 

Неожиданно: 6% опрошенных не имеет высшего образования, при этом многие из них руководители с аналитическим стажем более 3 лет. 

23% получили непрофильные специализации. Дипломированные геологи, журналисты, лингвисты, дипломаты, психологи своим примером доказывают, что профильное образование не является необходимым условием для успешной работы аналитиком.

Весомые 34% респондентов пришли в аналитику из других профессий. Например, есть истории успеха бывшего скрипача и пианистки. Если специалист проработал аналитиком 3-5 лет, то непрофильный бэкграунд перестает иметь важное значение.

Что интересно, многие работодатели ценят аналитиков, у которых был любой собственный бизнес. Такие сотрудники понимают принципы ведения бизнеса, а значит и практический смысл цифр.

Образовательный курс «аналитик данных»

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

За 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Вот какие проекты вы будете делать:

  • Анализ текущей ситуации на рынке игр. Помогите игровому сервису определить самые популярные направления.
  • Исследование рынка недвижимости в Санкт-Петербурге. Вычислите рыночную стоимость недвижимости в Санкт-Петербурге.
  • Определение перспективного тарифа для оператора мобильной связи. Помогите компании определить, какой тариф приносит больше прибыли.

С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.

Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь.

Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.

Студенты получают диплом о профессиональной переподготовке. Команда HR поможет с трудоустройством.

Программа профессиональной переподготовки –

​​​Направление обучения –  Бизнес-Информатика

Куратор программы – Крапивина Наталья Юрьевна

​Продолжительность: 256​ часов

Формат обучения: очно-заочно, с применением дистанционных образовательных технологий

Уче​бный планКалендарный учебный график​ 

  Цель программы -подготовка специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных, направленных на получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности – применять языки программирования SQL и Python для сбора, визуализации, анализа больших данных и машинного обучения, применять конкретные аналитические и продуктовые подходы при работе над реальными задачами маркетинговой и клиентской аналитики с помощью BI платформ.

Рейтинг лучших курсов data scientist

В этой таблице я собрал для вас лучшие онлайн курсы по Big Data. Ниже в подробностях расскажу о каждом из них.

Название курса

Школа

Цена

Срок обучения

Мой рейтинг

Профессия Data‌ ‌Scientist‌

SkillBox

88200 руб.

18 мес.

5,0

Data Scientist: анализ данных

SkillBox

79000 руб.

9 мес.

5,0

Основы математики для Data Science

SkillBox

24500 руб.

4 мес.

5,0

Data Scientist: машинное обучение

SkillBox

79000 руб.

13 мес.

5,0

Профессия Data Scientist

Нетология

120000 руб.

12 мес.

5,0

BIG DATA с нуля

Нетология

19700 руб.

3 мес.

5,0

Профессия Data Scientist

ProductStar

45000 руб.

6 мес.

5,0

Факультет Аналитики Big Data

GeekBrains

89880 руб.

12 мес.

4,8

Математика Data Science. Базовый курс

Otus

48000 руб.

4 мес.

4,8

Профессия Data Scientist

SkillFactory

324000 руб.

24 мес.

4,4

Полный курс по Data Science

SkillFactory

114000 руб.

12 мес.

4,4

Информация о курсе

Один из самых объемных курсов, посвященных профессии! Вас ждет 8 курсов, посвященных Data Science. Если вы уже учились на каком-то из них, то его можно пропустить и, соответственно, снизить стоимость обучения.

Чему вы научитесь:

  • Программированию на Python;
  • Программированию на R;
  • Работать с базами данных и библиотеками;
  • Использованию нейронных сетей для решения задач;
  • Визуализации данных;
  • Созданию рекомендательных систем.

Преимущества:

  • Много полезной информации и практики;
  • Система наставничеств и обратная связь;
  • Помощь в дальнейшем трудоустройстве;
  • Сильный педагогический состав;
  • Возможна рассрочка платежей.

Недостатки:

  • Оплата в рассрочку только для граждан РФ;
  • Нужны минимальные познания в математике.

Мой рейтинг – 5,0

  • Цена – 5
  • Программа – 5
  • Преподаватели – 5
  • Ценность сертификата – 5
  • Трудоустройство – 5

Смена работы

Считаем, что один из ключевых выводов исследования, который не даст спокойно спать работодателям, —

практически каждый аналитик готов сменить работу

. В лагере лояльных сотрудников остались только 2% опрошенных.

Большинство аналитиков меняют работу один раз в 1,5-2 года. Частая смена работы связана с их высокой востребованностью на рынке. 

Основные мотивы для смены работы:

  • повышение зарплаты (23%); 
  • функциональность (23%);
  • переход на другую должность (15%).

66% открыты для обсуждения релокации. Чтобы снизить риск потери ключевых ИТ-специалистов, некоторые российские компании специально открывают офисы за рубежом и перевозят туда сотрудников. Другие делают ставку на удаленную работу.

Оказалось, чем меньше у специалиста опыта, тем выше зарплатные ожидания.

Например, у аналитика со стажем менее года разница между текущей и желаемой зарплатой составляет 69%. Правда, дальше идет снижение по мере того, как специалист набирается опыта и способен уже адекватно оценивать свою стоимость. 

В среднем аналитики в активном поиске хотят увеличить зарплату на 10-20% от текущего уровня. Но, если профессионала хантят, его ожидания могут быть выше чем у активно ищущих.

Факультет аналитики big data – перейти на сайт

Информация о курсе

Курс аналитик данных, где главная цель авторов – это ваше последующее трудоустройство! Всего за год из вас сделаю настоящих профессионалов, которым под силу решение задач любого уровня сложности. К слову, выпускники курса работают в крупных компаниях.

Чему вы научитесь:

  • Программированию на Python и работе с его библиотеками;
  • Методологии сбора и обработки данных;
  • Алгоритмам сбора и обработки;
  • Работе с теорией вероятности;
  • Машинному обучению.

Преимущества:

  • Практические задания на базе X5 Retail Group;
  • Обратная связь от преподавателей;
  • Высокая вероятность трудоустроиться после обучения;
  • Сильные преподаватели;
  • Курс подходит новичкам.

Недостатки:

  • Подробная программа только по запросу на электронную почту;
  • Долгие проверки домашних заданий;
  • Иногда – переносы вебинаров и технические сбои.

Мой рейтинг – 5,0

  • Цена – 5
  • Программа – 4
  • Преподаватели – 5
  • Ценность сертификата – 5
  • Трудоустройство – 5
Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector