Chúng tôi đang triển khai một khóa học mới dành cho người mới bắt đầu - "" Chỉ với 990 rúp, bạn sẽ đắm mình vào Khoa học dữ liệu: tìm hiểu về chuyên môn, chọn nghề và cải thiện kỹ năng làm việc với dữ liệu.
Khoa học dữ liệu là khoa học về dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nhiều người cho rằng việc bước chân vào lĩnh vực này rất khó khăn: tẻ nhạt, lâu dài và đòi hỏi trình độ vật lý, toán học. Nhưng điều này không đúng - mọi người đều có thể tìm được một nghề theo ý thích của mình hoặc cải thiện các kỹ năng cá nhân khi làm việc với dữ liệu.
Cái giếng "» được thiết kế dành cho những người muốn có được một nghề được săn đón và được trả lương cao nhưng chưa biết nên chọn hướng đi nào, học ở đâu và làm thế nào để thăng tiến trong lĩnh vực này. Ngoài ra, nó phù hợp cho bất kỳ ai tiếp xúc với Big Data, machine learning, phân tích dữ liệu hoặc đơn giản là quan tâm đến chủ đề này.
Học
- Khoa học dữ liệu là gì;
- những hướng đi và ngành nghề nào tồn tại;
- mẹo vặt giúp định dạng và tính toán ô không cần công thức;
- cách ẩn thông tin quan trọng;
- kỹ thuật thay thế dữ liệu từ bảng này sang bảng khác;
- những thư viện Python tồn tại để phân tích dữ liệu;
- SQL được sử dụng ở đâu và cho mục đích gì, nó có thể giải quyết những vấn đề gì và nó có chức năng phân tích gì.
Tìm hiểu
- thu thập các báo cáo tương tác đẹp mắt trong Power BI mà không cần lập trình;
- áp dụng tư duy dựa trên dữ liệu trong công việc;
- quản lý Dữ liệu lớn: thu thập, lưu trữ, đánh giá chất lượng, bảo vệ, mở rộng quy mô và chuyển đổi;
- viết mã đơn giản.
Giáo viên
Elena Gerasimova, người đứng đầu chương trình Khoa học dữ liệu tại Netology.
Daria Mukhina, Nhà phân tích sản phẩm tại Skyeng.
Alexey Chernobrovov, cố vấn phát triển tại Pult.ru, Mazda, Skyeng.
Pavel Kozlov, Huấn luyện viên Dự án CIE tại Microsoft.
Dmitry Yakushev, huấn luyện viên và nhà phát triển khóa đào tạo tại Excel Academy.
Alexey Kuzmin, giám đốc phát triển tại DomClick.
Цена
Giá khóa học: chỉ 990 rúp. Nếu bạn tiếp tục học Netology, số tiền này sẽ được tính là giảm giá khi mua các khóa học Khoa học dữ liệu khác.
Nguồn: www.habr.com