12 модулей

Интерактивный

Наука о данных Технологии и ИТ

Data Science и анализ больших данных

Name: Data Science и анализ больших данных
Availability: InStock

12 ч 2 12 модулей Сертификат на 7 языках Неограниченный доступ Совместимо с мобильным

Бесплатно ВЕСЬ КОНТЕНТ

Курс бесплатный · Сертификат от 55 $

Начать

Обучение с поддержкой ИИ

Твой персональный ИИ-ассистент с тобой на протяжении всего курса: задавай мгновенные вопросы, получай объяснения на своём уровне, твой прогресс сохраняется.

24/7 активен · в каждом модуле

НАУКА О ДАННЫХ ТЕХНОЛОГИИ И ИТ

Data Science и анализ больших данных обучение Добро пожаловать на Data Science и анализ больших данных сертификационная программа, которая даёт полное погружение в современные методы работы с данными....

2 студентов 720 минут 12 модулей

12 модулей

Интерактивный

Бесплатно ВЕСЬ КОНТЕНТ

Курс бесплатный · Сертификат от 55 $

Начать

Что такое Data Science и анализ больших данных?

Data Science и анализ больших данных обучение

Добро пожаловать на Data Science и анализ больших данных сертификационная программа, которая даёт полное погружение в современные методы работы с данными. Этот курс предназначен для начинающих специалистов, аналитиков и всех, кто хочет освоить востребованную профессию в сфере данных. Главный практический результат — вы научитесь собирать, очищать, анализировать данные и строить прогнозные модели с использованием машинного обучения и нейронных сетей.

Программа построена по принципу «от простого к сложному»: вы начнёте с введения в Data Science и статистики, затем освоите инструменты (Python, SQL, библиотеки для анализа) и перейдёте к исследовательскому анализу, регрессии, классификации и кластеризации. Отдельные модули посвящены обработке больших данных, глубокому обучению и развёртыванию моделей (MLOps). Вы получите сбалансированное сочетание теории и практики, а также разберёте этические аспекты и тренды. Выбирайте этот курс сейчас, чтобы войти в одну из самых быстрорастущих отраслей с реальными навыками, которые требуют работодатели.

Что такое Data Science и анализ больших данных?

Data Science — это междисциплинарная область, объединяющая статистику, программирование и предметные знания для извлечения инсайтов из данных. Анализ больших данных (Big Data) фокусируется на обработке и интерпретации массивов информации, которые не могут быть обработаны традиционными методами. Ключевые концепции включают сбор и очистку данных, исследовательский анализ, построение моделей машинного обучения и визуализацию результатов.

Сегодня Data Science и анализ больших данных лежат в основе принятия решений в бизнесе, науке, здравоохранении, финансах и государственном управлении. Компании используют эти методы для прогнозирования спроса, персонализации рекомендаций, обнаружения мошенничества и оптимизации процессов. С ростом объёмов данных и вычислительных мощностей спрос на специалистов, способных превращать сырые данные в ценные выводы, только увеличивается.

Освоение этой дисциплины формирует мощный стек навыков: от программирования и статистического мышления до работы с распределёнными системами и нейронными сетями. Эти компетенции открывают двери к карьере дата-сайентиста, аналитика данных, инженера машинного обучения и исследователя. Даже вне профессиональной сферы понимание Data Science помогает критически оценивать информацию и принимать обоснованные решения в эпоху цифровых данных.

Частые вопросы о Data Science и анализ больших данных

Курс Data Science подойдет новичку без опыта?

Data Science можно осваивать с нуля, если обучение построено от простого к сложному. В данной программе вы начнёте с введения в Data Science и основ статистики, затем перейдёте к инструментам, сбору данных и машинному обучению. Благодаря свободному темпу вы сможете уделять столько времени, сколько нужно.

Можно ли совмещать курс Data Science с работой?

Совмещать обучение с работой возможно, если программа не имеет фиксированного графика. Данный курс полностью онлайн, без сроков, а контент занимает около 6 часов.

Что такое EDA и зачем он нужен?

EDA (Exploratory Data Analysis) — это исследовательский анализ данных, который помогает понять структуру, выявить аномалии и сформулировать гипотезы перед построением моделей. Он нужен, чтобы не строить модели на «грязных» данных и не делать ложных выводов. В курсе этому посвящён отдельный модуль с графическими методами.

В чем разница между классификацией и кластеризацией?

Классификация — это обучение с учителем, где модель предсказывает метку для новых объектов на основе размеченных данных. Кластеризация — обучение без учителя, где алгоритм сам группирует объекты по схожести, без заранее известных меток. Проще говоря: классификация знает ответы, кластеризация ищет вопросы. В программе эти темы разбираются в отдельном модуле.

Какие типы загрязнений данных существуют?

Основные типы загрязнений данных включают:

Пропущенные значения — отсутствие данных в некоторых ячейках, что может исказить анализ.
Дубликаты — повторяющиеся записи, завышающие статистику.
Выбросы — аномальные значения, выходящие за пределы нормального распределения.
Несоответствия форматов — например, даты в разных стилях или числа, записанные как текст.
Ошибки ввода — опечатки, лишние пробелы, неверные коды.
Логические противоречия — например, возраст 150 лет или отрицательная зарплата.

В курсе вы научитесь выявлять и очищать каждый из этих типов на практике, используя инструменты Python.

Почему регрессия не всегда линейна?

Регрессия не всегда линейна, потому что зависимости между переменными могут быть нелинейными — например, экспоненциальными или полиномиальными. В таких случаях простая линейная регрессия даёт плохие прогнозы, и применяют полиномиальную или другие нелинейные модели. В курсе рассматривается регрессионный анализ, включая линейную и нелинейную регрессию.

Data Science — это только программирование?

Нет, Data Science включает не только программирование, но и статистику, математику, знание предметной области и визуализацию. Программирование — лишь инструмент для сбора, очистки и анализа данных. В курсе вы освоите все эти аспекты, начиная со статистики и заканчивая развёртыванием моделей.

Что Тебе Даст Этот Курс?

Применять методы описательной статистики для анализа распределений и выявления аномалий в наборах данных.
Разрабатывать скрипты на Python с использованием Pandas и NumPy для сбора и очистки неструктурированных данных.
Проводить исследовательский анализ данных (EDA) с визуализацией зависимостей и корреляций в многомерных датасетах.
Строить и оценивать модели линейной и логистической регрессии для прогнозирования числовых и категориальных переменных.
Реализовывать алгоритмы классификации (k-ближайших соседей) и кластеризации (k-средних) для структурированных данных.
Обрабатывать большие объёмы данных с использованием распределённых вычислительных систем, таких как Apache Spark.
Развёртывать обученные модели машинного обучения в продакшн-среду с помощью Docker и инструментов MLOps.
Оценивать этические аспекты и риски конфиденциальности при работе с персональными данными в проектах Data Science.

Программа

12 модулей

1. Введение в Data Science и большие данные

1 ч

2. Основы статистики для анализа данных

1 ч

3. Инструменты и языки программирования

1 ч

4. Сбор и очистка данных

1 ч

5. Исследовательский анализ данных (EDA)

1 ч

6. Введение в машинное обучение

1 ч

7. Регрессионный анализ и прогнозирование

1 ч

8. Классификация и кластеризация

1 ч

9. Обработка и анализ больших данных

1 ч

10. Глубокое обучение и нейронные сети

1 ч

11. Развертывание моделей и MLOps

1 ч

12. Этика, конфиденциальность и будущее Data Science

1 ч

Экзамен – Data Science и анализ больших данных

20 вопросов • 70% для прохождения • 30 мин

Открыть все модули бесплатно

Создай аккаунт, запишись на курс и сразу начни с первого модуля.

Войти

Экзамен – Data Science и анализ больших данных

20 вопросов • Проход: 70% • 30 мин

Начать тест

Длительность курса

720

Всего минут

Модуль

Финальный экзамен

~60

Мин / Модуль

Программа сертификации Data Science и анализ больших данных

Подтверди навык

Те, кто проходит экзамен из 20 вопросов на 30 минут с результатом 70%, получают сертификат Data Science и анализ больших данных.

Выделись в резюме

Добавив сертификат в резюме, ты получаешь профессиональную рекомендацию для поиска работы и выделяешься среди других.

Преимущество в карьере

Сертификаты Obrazum признаются HR-департаментами и расширяют карьерные возможности.

Образец

Начать

СТОИМОСТЬ СЕРТИФИКАТА

110 $ 55 $

Детали сертификата

В конце курса проводится онлайн-экзамен из 20 вопросов с ограничением 30 минут. Экзамен появляется автоматически после прохождения тем. Получившие минимум 70 из 100 на сертификационном экзамене получают Data Science и анализ больших данных-документ (сертификат участия). Полученный сертификат можно добавить в резюме для откликов в перечисленных выше отраслях и использовать как доказательство прохождения этого интерактивного курса.

Сертификат об успехе, который ты получаешь по программе курса Data Science и анализ больших данных, обладает ценностью, доказывающей твоё личное и профессиональное развитие в деловой среде. Добавив его в резюме, ты получаешь весомую рекомендацию для откликов на вакансии. Кроме того, по сравнению с сертификатами других частных образовательных учреждений сертификаты Obrazum предлагаются нашим участникам по гораздо более доступной цене.

Поскольку отделы кадров знают Obrazum как авторитетное учреждение в этой сфере, они ценят такие сертификаты и могут благосклонно оценить твои отклики на вакансии. Поэтому сертификат курса Data Science и анализ больших данных от Obrazum способен сделать твои заявки более привлекательными и обеспечить выгодную позицию в деловой среде.

Подробнее — посети страницу Поддержки.

Сертификат на 7 языках

Получение сертификатов о прохождении наших курсов стало более значимым и глобальным. С сертификатами на турецком, английском, немецком, французском, испанском, арабском и русском языках мы раскрываем потенциал наших учеников по всему миру.

Почему сертификат на 7 языках?

01

Развитие глобальных навыков

Получение сертификатов на 7 языках развивает твои навыки коммуникации в общении с большим числом людей по всему миру. Это позволяет действовать на международной арене увереннее и компетентнее.
02

Международные карьерные возможности

Работодатели могут расценить твои сертификаты на нескольких языках как признак способности использовать глобальные возможности. Так ты откроешь больше дверей для новых работ и проектов.
03

Культурное богатство

Возможность получить сертификаты на разных языках помогает выстраивать более близкие отношения с разными культурами и расширяет мировоззрение. Это обогащает глобальную перспективу и углубляет культурное понимание.
04

Способность участвовать в международных проектах

Многоязычные сертификаты дают преимущество для более эффективной работы на международных проектах. Они повышают шансы на лидерство и участие в разнообразных проектах в бизнес-среде.
05

Прояви себя на глобальной арене

Сертификаты на нескольких языках позволяют показать твои навыки и знания по всему миру. Ты можешь стать профессионалом, признанным на международном уровне.

Языковое разнообразие открывает мировые возможности. Если хочешь проявить себя на международной арене, присоединяйся к нашей программе онлайн-курса Data Science и анализ больших данных и отправляйся в это путешествие вместе с нами.

Часто задаваемые вопросы

Этот курс платный?

Нет, все курсы на Obrazum полностью бесплатны. Мы считаем, что образование должно быть доступно каждому.

Как присоединиться к курсу?

После создания аккаунта одним кликом по «Начать курс» можно сразу же приступить к первому модулю.

Могу ли я проходить курс в своём темпе?

Да, все курсы рассчитаны на обучение в своём темпе. Дедлайнов и ограничений по времени нет.

Как получить мой сертификат?

После завершения курса и успешной сдачи итогового экзамена можно заказать сертификат и сразу скачать PDF.

Какие преимущества у Сертифицированного сертификата?

С мгновенным доступом к PDF, валидностью на 7 языках, цифровой подписью и уникальным кодом проверки твой сертификат становится профессиональной рекомендацией в откликах на вакансии.

Развивайте карьеру

Сделай новый шаг в карьере с курсом Data Science и анализ больших данных. Добавь сертификат в резюме, выделись среди соискателей и открой новые возможности в индустрии.

Начать