Школа анализа данных: кусры программирования в москве

Содержание
  1. – Специализация МФТИ и Yandex «Машинное обучение и анализ данных»
  2. Школы программирования для начинающих
  3. Программа «Практический анализ данных и машинное обучение»
  4. Начальные требования
  5. Основные темы программы
  6. Адаптационные математические курсы
  7. Основы машинного обучения
  8. Индивидуальный проект по анализу данных
  9. Продвинутые методы машинного обучения
  10. Поиск зависимостей в данных
  11. Анализ социальных сетей
  12. Автоматическая обработка текстов
  13. Масштабируемое машинное обучение и анализ больших данных с Apache Spark
  14. Нейронные сети и глубинное обучение
  15. Подтяни бигдату. Курсы и полезные ссылки по теме data science | Rusbase
  16. Вузы, магистратура
  17. Вузы, профессиональная переподготовка
  18. Офлайн-курсы
  19. Онлайн-курсы
  20. Полезные ссылки новичкам
  21. Блоги
  22. Сообщества
  23. Книги (на русском языке)
  24. Машинное обучение и анализ данных | Coursera
  25. Весенняя школа программирования GoTo в Москве

– Специализация МФТИ и Yandex «Машинное обучение и анализ данных»

Школа Анализа Данных: кусры программирования в Москве

Алексей
Швец

Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.

Вадим
Аюев

Отличный курс от одного из лучших учебных заведений России. Прекрасно подойдёт для желающих начать изучение Machine Learning.

В достаточной степени образно объяснены базовые понятия, приведены примеры и ссылки для дальнейшего самостоятельного изучения материала (или повторения забытого после вуза). Практические задания просты и снабжены исчерпывающими примерами.

Курс рассчитан на аудиторию с навыками программирования, хотя задания более чем на 20 строк кода здесь не встречаются.

Степан
Леонтенко

Курс позволяет освежить в памяти основы математики, которые были успешно забыты после полученных зачетов и экзаменов в институте. Позволяет изучить что-то новое как для меня была статистика и Python.

И всё в курсе очень профессионально и доступно подано, так что хочется учиться и выполнять проверочные работы, что, например, не всегда наблюдается в том же институте.

Остался очень доволен курсом и планирую дальше продолжать специализацию.

Анна
Зверева

Отличный курс от одного из лучших учебных заведений России.Прекрасно подойдёт для желающих начать изучение Machine Learning.

В достаточной степени образно объяснены базовые понятия, приведены примеры и ссылки для дальнейшего самостоятельного изучения материала (или повторения забытого после вуза). Практические задания просты и снабжены исчерпывающими примерами.

Курс рассчитан на аудиторию с навыками программирования, хотя задания более чем на 20 строк кода здесь не встречаются.

Большое спасибо за курс!Я в данный момент приближаюсь к завершению своей подготовки по машинному обучению и вскоре буду искать работу. Ваша серия курсов очень помогла в освоении этого тернистого пути. Хотелось получить именно глубокое понимание обсуждаемых тем.

И 41 из 1058 (надеюсь, только пока) место в конкурсе kaggle от Bosch, на мой взгляд, подтверждает высокое качество освоения материала.

К сожалению, лично для меня освоение такой масштабной области как машинное обучение, оказалось физически и психически слишком неподъёмным при совмещении с основной работой.

Поэтому бросил работу и последние месяцы плотно занимаюсь обучением. О чём кстати не жалею. Качество усвоения намного выше, чем при учёбе только по выходным.

Василий
Гречихин

Хочу поделиться несколькими мыслями о курсе “Математика и Python для анализа данных”.Я увидел рекламу этой специализации на хабре и решил пройти её в качестве знакомства с анализом данных и машинным обучением.Очень понравилась адекватная разбивка по неделям, удается идти по графику без спешки, в отличие от многих других курсов.

Большое спасибо за курс!

Иванов
Александр

Шикарный курс. Особо благодарен за задачу про червивые яблоки из Турции. Благодаря ей я до сих пор не помню формулу Байеса, но теперь пониманию и в любой момент могу воспроизвести. Почему-то это главный восторг. Спасибо, Евгений.

Так же хочется еще раз поблагодарить Евгения за отзывчивость в слэке и объяснение отличий доверительных интвервалов от предсказательных.
Помимо статистики, очень классное и внятное объяснение математики было в целом.

Может только про определитель и свд западает, я скоро забуду опять, как-то интуитивного понимание не сложилось в голове. Зато понял методы оптимизации и матричные операции. Спасибо!

Андрей
Лаврененко

Хочу поблагодарить преподавателей за очень и очень приятную подачу, приятную в том плане, что они рассказывают достаточно доступно, интересно и в то же время после просмотра ты понимаешь, что узнал что-то реально полезное и, по обычным меркам, сложное, хотя вот сложность из-за подачи как раз и не ощущается, потому что приводятся очень хорошие примеры и аналогии. Приятно, что преподаватели сами по себе очень компетентные люди, интересующиеся тем, чем занимаются. Понравился раздел “Дополнительные материалы”, где приводятся различные интересные ссылки на ресурсы, статьи и картиночки. В общем, огромное Вам СПАСИБО!

Foreign
student

As a former MIPT alumni, I enjoyed with brilliant teaching of Emely Drayl, Viktor Kantor, Evgeniy Sokolov and Evgeniy Ryabchenko. They helped me to brush up my knowledge in Linear Algebra and Probability and begin to learn Python at last (currently I work on C++). Great thanks!
Hope to prolong this spec study with enthusiasm, hope to realize my future projects with help of taken courses.

Дмитрий
Васильев

Были очень интересные практические задания. Некоторые из них потребовали довольно много времени, но это того стоило. Параллельно пришлось подтягивать математику, что очень полезно само по себе. Тем, кто будет проходит этот курс в будущем, рекомендую освежить знания по статистике и теории вероятностей — это сильно пригодится.

Из преподавателей отдельно отмечу Евгения Соколова, который очень просто и доступно объяснил тему решающих деревьев. Еще запомнилась одна из лекций Эмели Драль, где она на примерах показала типичные ошибки начинающих специалистов по анализу данных. Остальные ребята тоже отлично справились со своим делом.

Курс очень крутой.

Ни разу не пожалел, что записался.

Источник: http://datasciencecourse.ru/

Школы программирования для начинающих

Школы программирования для начинающих

Мировые айти-лидеры разворачивают кампании по популяризации программирования, утверждая, что в ближайшем будущем знание кода понадобится каждому из нас.

Марк Цукерберг и Билл Гейтс сняли ролик, призывающий школьников изучать программирование. Google открывает специальный проект по привлечению девушек в айти-сферу и обучению кодингу. «Учёба.

ру» выбрала 6 московских учебных центров, где берутся обучать программированию новичков.

Анна Розова, Редактор проекта Учёба.ру

Школа основана выпускниками Бауманки в 2010 году. Обучение ведется по всем актуальным направлениям в программировании начиная с нуля до профессионального уровня с возможностью стажировок в различных компаниях.

Новичков учат буквально начиная с устройства компьютера и принципов двоичной системы. Все курсы можно проходить в очном порядке или онлайн. У сайта есть форум, где студенты общаться в процессе обучения, и доступ к бесплатным видеоурокам для начинающих.

Базовый курс — двухнедельная программа «Основы программирования для начинающих». Занятия ведут специалисты компаний Kaspersky и Microsoft.

Также без специальной подготовки и первоначальных навыков можно научиться программирование под Iphone и IPad, основам веб-разработки (язык PHP), программированию на языках C++, разработке веб-приложений Python.

  Сайт http://moscoding.ru Языки программирования HTML, CSS, Processing Базовый курс Основы HTML & CSS

MCS стартовала 1 февраля 2014 года и стремительно набирает популярность. Курсы заточены в основном под представителей креативной индустрии — журналистов, копирайтеров, дизайнеров, художников, музыкантов и тд. Обучение интенсивное, длится как правило 4 дня — выходные двух недель, а цена всех курсов 14 999 рублей.

Программы строятся на реальных примерах — в качестве преподавателей в школе выступают представители успешных стартапов, в том числе медийных —The Village, W-O-S, Look At Me, SoundCloud. В MCS учат только самым актуальным и востребованным вещам в сфере веб-девелопмента.

Новички смогут освоить основы HTML и СSS, инструменты веб-разработки и основы создания мобильных приложений.

  Сайт http://www.specialist.ru/ Языки программирования С++, HTML, PHP, Oracle, Linux, Java, Python Базовый курс HTML и CSS. Уровень 1

«Специалист» действует при МГТУ им. Баумана, в подготовке айти-специалистов придерживается высоких стандартов бауманской школы и является авторизованным учебным центром ведущих IT-компаниq, среди которых Microsoft, Autodesk, Linux, 1C и др. В разделе курсов для начинающих есть программирование на языке С и Viual C , Visual Basic и Objective C.

Однако погружаться в мир кодинга с нуля рекомендуется на курсе «Основы программирования и баз данных» или самом популярном среди новичков курсе «Основы программирования на языке С». А затем повышать свой уровень, изучая более сложные языки или именно те, которые требуются. Выпускники получают свидетельство, которое котируется и за рубежом.

У центра есть своя служба персонала, помогающая выпускникам устраиваться на работу

Центр занимается обучением и консалтингом по основным дисциплинам программной инженерии. Здесь преподают специалисты компании Luxoft, крупного разработчика ПО, поэтому в обучении практической стороне уделяется не меньше внимания, чем теории. Luxoft Training специализируется на корпоративном обучении и курсах для профессионалов, но несколько программ доступны и новичкам.

Например, «Разработка программного обеспечения на платформе .NET для нетехнических специалистов» или базовый курс разработки программ для OC Android. Кроме того, центр предлагает программы обучения по определенным направлениям.

То есть несколько курсов, объединенных общей тематикой (разработка на языке C, С ++, Java, базы данных, PowerCenter и программирование офисных приложений) — от нулевого уровня до продвинутого.

«Академия айти» — ветеран среди компьютерных школ. Почти 20 лет здесь готовят программистов, разработчиков и тестировщиков — начинающих специалистов и профессионалов, способных разрабатывать и тестировать компьютерные программы, писать инструкции по работе со своими программами и оформлять необходимую техническую документацию; создавать электронные базы данных и каталоги.

Академия является авторизованным учебным центром крупнейших компаний в сфере IT (Oracle, Microsoft, Huawei, Autodesk, Skill Soft) и обучает работе с основными продуктами этих компаний.

Большинство базовых курсов посвящены программированию на языке Java, но есть и создание веб-приложений для платформы Android, IOS, Windows Phone, включая дизайн, программирование, тестирование, администрирование и продвижение.

Школа существует с 2005 года и предлагает большое число курсов, рассчитанных на начинающих специалистов. Создание сайтов на CMS Joomla, курс программирования PHP-MySQL, создания CMS, комплексные программы вебз-дизайна и программирования сайтов.

Для тех, кто не готов глубоко погружаться в кодинг, но стоит перед решением конкретной задачи, It-курс предлагает программу «Работаем вместе».

То есть если вам, допустим, нужен простенький сайт, то преподаватели школы сделают его вместе с вами, по ходу дела обучая и рассказывая подробно о каждом этапе работы.

кофаундер Moscow Coding School

Какова аудитория курсов программистов для начинающих?

К нам приходят люди разных профессий и возрастов. В основном из творческих профессий — медиаменеджеры, журналисты, дизайнеры, фотографы, пиарщики, антрепренеры, тридэшники, художники, архитекторы и т.д. А вообще, какой бы ты профессией ни занимался, программирование будет хорошим бустом.

Если говорить о неком обобщенном портрете, то это стремящиеся новички 25-30 лет, которым знание кода нужно либо для расширения своих профессиональных возможностей, либо для реализации личных проектов.

Много и тех, кто относится к программированию как к новому хобби и не ставит перед собой никаких конкретных задач, а хочет сначала разобраться, с чем имееет дело и занять свой мозг освоением нового скилла.

А много ли девушек приходит к вам учиться?

За полгода, что мы проводим занятия, у нас примерно на большинстве курсов была внушительная часть девушек, что не могло не радовать. Никакого удивления присутствие девушек на курсах не вызывает, никакого специального обращения они не требуют и въезжают в материал не хуже коллег-парней.

Какие курсы MCS доступны новичкам?

На трех наших курсах можно научиться HTML и СSS. «Основы HTML и СSS от SoundCloud» — фундаментальный курс от разработчика SoundCloud Миши Рейзлина (Берлин, Германия), вводяший в мир устройства веб-страниц и демонстрирующий современные подходы к верстке.

«Панк-верстка в стиле W-O-S» — курс для новичков веб-программирования, сразу стремящихся закреплять новые знания на нестандартных практических примерах, позволяющих лучше понять назначение многих тегов и свойств.

Сейчас мы готовим курс «Креативная верстка от Афиши» от ведущего девелопера «Афиши» Алексея Мелик-Заде, даты проведения которого будут анонсированы в ближайшее время.

Данный курс будет ориентирован на тех, кто уже уверенно владеет основами HTML и CSS и хочет углубиться в техники, используемые профессиональными верстальщиками, ежедневно сталкивающимися с большим количеством разнообразных макетов.

тренер по гибким методологиям, Luxoft

Из каких профессий сейчас переходят в IT?

Мы с вами живем в период преобразования многих видов деятельности. Заводы используют программируемые станки, токарей и фрезеровщиков заменяют проектировщики и программисты. На трехмерных принтерах уже пробуют печатать стены домов.

Звуковые инженеры, раньше орудовавшие паяльником и мультиметром, сейчас разрабатывают плагины для цифровых рабочих станций, на которых сегодня делается почти вся музыка. Есть еще много областей, где машина справляется лучше человека.

Оттуда и переходят те, кто знает как должно быть сделано дело, но больше не делают его своими руками.

Чему сейчас учиться перспективнее, какие направления популярны?

За этими технологиями будущее, перечислять можно очень долго. Остановлюсь лишь на некоторых направлениях. Очень быстро развивается все, что связано с интернетом. Начиная с простых сайтов и заканчивая сервисами в десятки тысяч серверов. Облачные вычисления, алгоритмы сжатия видео, технологии передачи данных.

Следующее направление — это анализ данных. Мы создаем невероятные количества данных, в которых как-то надо ориентироваться. Хотите смотреть на миллиард событий и замечать те, которые соответствуют вашим критериям? Или угадать мелодию, поднеся свой телефон к радиоприемнику? Новые пользовательские интерфейсы.

Все, что мы в течение многих лет наблюдали в фантастических фильмах, сегодня становится реальностью. Интерактивные витрины магазинов, распознавание движений и жестов, очки со встроенными дисплеями. И еще одно — информационная безопасность. О человеке можно узнать практически все — с кем общается, где отдыхает, платит ли налоги.

Эта информация нуждается в защите.

программист, занимается разработкой синтаксических анализаторов в лаборатории Jet Brains

За что вы любите программирование?

Отношение к профессии у меня менялось на протяжении нескольких лет. Первые годы обучения дались тяжело, не было ощущения, что я нахожусь в своей среде. Когда же начало получаться, я поняла, что выбор был правильным! Больше всего я люблю ощущение, когда твой код наконец-то начинает работать правильно.

Несколько минут эйфории заменяются мыслями, что теперь нужно прикрутить что-то другое и процесс начинается сначала. А ещё мне очень нравится обширность этой сферы. Я почти ничем не ограничена. Нравится писать код — пиши, не нравится — можешь быть тестером, аналитиком, заниматься внедрением и т.д.

Из нелюбимого: чтение кучи документации, чтение чужого кода, иногда ощущение беспомощности перед очень сложной и непонятной задачей, но, мне кажется, такое бывает во всех профессиях.

Источник: https://www.ucheba.ru/article/427

Программа «Практический анализ данных и машинное обучение»

Программа «Практический анализ данных и машинное обучение» Новый год — время узнать что-то новое, и даже если вы уже закончили вуз, никогда не поздно снова сесть за парту. А узнать что-то в столь популярной и востребованной сейчас области, как машинное обучение, полезно вдвойне. Данная программа ориентирована на тех, кто уже имеет опыт программирования, но хотел бы получить дополнительные, востребованные сейчас компетенции.

И если сейчас слова “Data Mining”, “Deep Learning” и “Text Mining” вы воспринимаете как далекие и недостижимые термины, которые не изучались в университетах, то этот учебный год может все исправить. Учебный курс начнется с повторения математических основ, требуемых для освоения методов анализа данных.

Затем слушатели перейдут к изучению основных и продвинутых методов машинного обучения, анализу социальных сетей, узнают, как обрабатывать данные на естественном языке, познакомятся с методами глубинного обучения. Данная программа — результат совместной работы преподавателей Высшей школы экономики и практиков из ведущих ИТ-компаний.

В основе обучения — интенсивное освоение навыков, необходимых для решения различных задач в ИТ-компаниях, банковской сфере, ритейле и телеком-операторах.

 Используя академическую и практическую составляющую, мы создали наполненный курс, в котором изучается как фундаментальная база, которая находит применение в практических методах анализа данных, так и освоение современных инструментов работы с данными. Курс ориентирован на практику и охватывает большинство задач, с которыми аналитик данных регулярно сталкивается в своей работе.

Дмитрий Игнатов
Кандидат технических наук, преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, доцент Департамента анализа данных и искусственного интеллекта, научный сотрудник Международной научно-учебной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа. Проходил обучение по PhD программе в Техническом университете Дрездена (Германия) в рамках гранта DAAD.

Юрий Кашницкий
Выпускник ФИВТ МФТИ, программист-исследователь группы рекомендательных систем Mail.ru Group. Инициатор открытого курса машинного обучения сообщества OpenDataScience.

София Докука
Кандидат социологических наук, научный сотрудник Института институциональных исследований НИУ ВШЭ. Преподает курсы по компьютерному моделированию в социологии, анализу социальных сетей и динамике социальных сетей. Работала в университете Гронингена (Нидерланды) в рамках программы международной мобильности Erasmus Mundus.

Илья Щуров
Выпускник механико-математического факультета МГУ, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики НИУ ВШЭ. Лауреат конкурса молодых математиков фонда «Династия». Разработал и прочитал ряд курсов по программированию, в том числе обещуниверситетский факультатив «Программирование на языке Python для сбора и обработки данных». 

Екатерина Черняк
Старший преподаватель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, научный сотрудник Международной научно-учебной лаборатории анализа и выбора решений.


Святослав Елизаров

Выпускник факультета компьютерных наук. Data scientist и программист в alterra.ai

Андрей Шестаков
Преподаватель и аспирант факультета компьютерных наук. Работает в Mail.Ru Group в группе машинного обучения

Игорь Слинько

Data Scientist в Mail.ru Group. Разрабатывал и читал “Экспресс-курс Машинного обучения”. Образование: Московский физико-технический институт, Школа анализа данных Яндекса.

группа по четвергам с 19:00 до 22:00 с 7 сентября 2017 года по 5 июля 2018 года.
группа по субботам с 15:00 до 18:00 с 9 сентября 2017 года по 7 июля 2018 года.
Идет набор: группа по вторникам с 19:00 до 22:00 с 16 января по 25 декабря 2018 года.

Начальные требования

Знание основ программирования (желательно Python).

Основные темы программы

Адаптационные математические курсы

  • Математический анализ
  • Линейная алгебра
  • Теория вероятностей
  • Математическая статистика
  • Методы оптимизации

Основы машинного обучения

  • Обучение с учителем. Задачи классификации и регрессии
  • Оценка качества алгоритмов машинного обучения
  • Обучение без учителя и задача кластеризации
  • Поиск выбросов и аномалий в данных

Индивидуальный проект по анализу данных

  • Ваши личные либо общедоступные данные и задачи
  • 1.5 месяца работы по четкому плану под руководством преподавателей
  • Презентации и обсуждение проектов

Продвинутые методы машинного обучения

  • Ансамбли алгоритмов классификации и регрессии. Градиентный бустинг
  • Смешивание моделей классификации и регрессии. Стекинг моделей классификации и регрессии
  • Соревнования по анализу данных, обзор решений

Поиск зависимостей в данных

  • Поиск часто покупаемых товаров (Frequent Itemset Mining). Алгоритм Apriori. Алгоритм FP-growth
  • Признаковые зависимости в данных. Импликации и ассоциативные правила (Association Rules)
  • Компактное представление закономерностей. Замкнутые и максимальные частые множества. Алгоритмы GenMax и Charm (или Close-by-One)
  • Анализ частых последовательностей. Примеры из демографии. Библиотека SPMF
  • Меры качества закономерностей. Корреляция как мера связи признаков. Статистическая оценка качества

Анализ социальных сетей

  • Введение в анализ социальных сетей. Модели формирования социальных сетей
  • Анализ структуры социальных связей. Каскады в сетях
  • Сообщества в социальных сетях
  • Распространение информации в социальных сетях

Автоматическая обработка текстов

  • Введение в анализ текстов. Частотный анализ текстов
  • Морфологический анализ. Выделение ключевых слов и словосочетаний
  • Выявление скрытых тем. Введение в корпусную лингвистику
  • Синтаксический анализ. Визуализация текстов

Масштабируемое машинное обучение и анализ больших данных с Apache Spark

  • Парадигма MapReduce в машинном обучении
  • Онлайн-обучение
  • Концепции вычислений в памяти и устойчивых распределенных наборов данных
  • Введение в Apache Spark для анализа данных
  • Машинное обучение с библиотекой MLLib Apache Spark

Нейронные сети и глубинное обучение

  • Введение в нейронные сети
  • Обучение сетей прямого распространения
  • Сверточные нейронные сети
  • Сети прямого распространения в анализе текстов
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Модели сопоставления последовательностей (sequence to sequence)

По итогам программы выдается Удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца

Подать заявку

 Программа  дала доступный и широкий обзор современных методов предобработки и анализа данных, а также научила пользоваться множеством инструментов для этих задач.

После прохождения курса вы больше не будете с восторгом и внутренним содроганием читать научно-популярные статьи про искусственный интеллект, но сильно задумаетесь над тем пластом профессий, которые будут автоматизированы в ближайшем будущем.

До окончания программы я смогла найти интересную работу Data Scientist-a в области, схожей с предыдущим опытом работы.

 У меня есть постоянная необходимость обновлять знания по углубленным методам анализа данных и машинного обучения. Я работаю менеджером продукта аналитических big data сервисов и мне важно хорошо понимать возможности и ограничения современных технологий, поскольку они — основная часть наших продуктов.

Также я работаю с data scientists и поэтому мне важно как говорить на одном языке с коллегами, так и уметь самому построить простые прототипы моделей.

И несмотря на то, что я закончил ВМК МГУ и за плечами у меня было несколько лет опыта работы «классическим» аналитиком, все равно классическая математическая статистка не равна машинному обучению – есть различия в подходах, моделях и метриках качества.

В этом смысле программа оправдала мои ожидания: на выходе у меня есть представление об основных подходах и моделях ML, навыки построения прототипов базовых ML моделей, понимание основных направлений развития разных областей анализа данных: анализ текстов, нейронные сети и другое. Большая благодарность преподавателям, они постарались сделать курсы очень приближенными к реальным задачам

Источник: https://cs.hse.ru/dpo/bigml

Подтяни бигдату. Курсы и полезные ссылки по теме data science | Rusbase

Бакалавриат «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса» Есть бюджетные места

Обучение осуществляется на 3 и 4 курсах МФТИ. Поступить может студент Факультета инноваций и высоких технологий МФТИ, окончивший 2 курс и прошедший конкурсный отбор по среднему баллу обучения.

Технопарк Mail.ru Group и МГТУ им. Баумана Бесплатно

Поступать могут студенты любых курсов и аспиранты без ограничения по кафедре или факультету. Набор проходит 2 раза в год, в феврале и в сентябре.

Вузы, магистратура

МГУ, Магистерская программа «Интеллектуальный анализ больших данных» Есть бюджетные места

Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).

МГУ, магистерская программа «Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач» Есть бюджетные места

Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).

ВШЭ, Магистерская программа «Науки о данных» Есть бюджетные места

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов.

ВШЭ, Магистерская программа «Интеллектуальный анализ данных» Есть бюджетные места

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов.

ВШЭ, Магистерская программа «Системы больших данных» Есть бюджетные места

Обучение ведется на английском языке. Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов.

Магистратура «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса» Есть бюджетные места

Поступить в магистратуру может любой студент, имеющий диплом бакалавра или специалиста и прошедший отбор в Школу анализа данных «Яндекса».

ИТМО, Экстренные вычисления и обработка сверхбольших объемов данных Платно

Обучение ведется на английском языке. Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования), владеющий численными методами и технологиями программирования. Зачисление производится на конкурсной основе по результатам сдачи междисциплинарного экзамена.

Магистратура «Яндекса» в СПБГУ Есть бюджетные места

Поступить на кафедру может любой бакалавр или специалист, успешно прошедший собеседование и имеющий высокий средний балл диплома.

Магистратура кафедры «Интеллектуальные системы» в МФТИ Есть бюджетные места

Для участия в программе нужно одновременно поступить в магистратуру МФТИ и Школу анализа данных.

«Компьютерная алгебра» от «Яндекса» и мехмата МГУ Есть бюджетные места

Для обучения требуется одновременно поступить в ШАД и магистратуру.

Вузы, профессиональная переподготовка

Онлайн-программа профессиональной переподготовки от Санкт-Петербургского Академического университета РАН и Института биоинформатики Платно

Студенты получают диплом о профессиональной переподготовке СПбАУ РАН. Диплом выдается только при наличии документа о высшем или среднем специальном образовании на момент завершения программы.

Офлайн-курсы

Школа анализа данных «Билайн»
Платно

Есть программа для продвинутых пользователей (знакомы с математической статистикой и имеют опыт программирования на языке Python), а также для менеджеров (для тех, кто не обладает глубокими знаниями в математике и анализе).

Курс состоит из 12 занятий. Все участники соревнуются между собой в течение обучения. Финал — реальное состязание на Kaggle. Занятия проходят в Москве в главном офисе «Билайн» по адресу ул. Краснопролетарская, д. 4, ближайшая станция метро «Новослободская». 

Про большие данные в телекоме

Все телеком-компании начнут обрабатывать свои данные. При этом у всех будут разные системы, процессы и оргструктуры.

У всех будут одни и те же вызовы, связанные с поиском аналитиков, поиском успешных кейсов и обеспечения эффективности работы подразделений big data.

Направления будут похожие: отток, целевой маркетинг, антифрод, персонализация и профилирование, геоаналитика.

Набрав команды и достигнув какого-то уровня успешности на внутренних кейсах, операторы, скорее всего, захотят использовать уже имеющиеся у них мощности как компьютеров, так и аналитики, для работы с чужими данными и аналитических исследований под заказ.

Школа анализа данных «Яндекса», отделения «Анализ данных», «Компьютерные науки» и «Большие данные» Бесплатно

Рассчитана на студентов и выпускников инженерных и математических специальностей, готовых несколько раз в неделю посещать вечерние занятия. Требуется хорошая математическая подготовка. Можно учиться заочно.

Программа «Специалист по большим данным» New Professions Lab в Digital October Платно

Для поступления необходимо уметь программировать на языках высокого уровня (в частности на Python 2), базовые знания Linux, понимание принципов работы языка запросов SQL и знание теории вероятностей и статистики в объеме 1-2 семестров технического вуза.

Онлайн-курсы

Новичкам

Курсы на Dataquest Бесплатно

Курсы на DataCamp Бесплатно

На русском языке

Ключевые концепции анализа данных от ВШЭ Бесплатно

9 курсов по data science от Университета Джонса Хопкинса Платно

Анализ данных в R Бесплатно

Машинное обучение и анализ данных от МФТИ Платно

На английском языке

Месячный курс по big data от MIT Платно

Введение в науку о данных от MIT Бесплатно

Введение в big data от Калифорнийского университета в Беркли Бесплатно

Магистратура информации и науки о данных Калифорнийского университета в Беркли Платно

Введение в науку о данных Вашингтонского университета Бесплатно

Курс Гарвардского университета по data science Бесплатно

5 курсов по data mining от Иллинойского университета Бесплатно

Курс Эндрю Энга из Стэнфордского университета по машинному обучению Бесплатно

Введение в data science Бесплатно в триал-версии

Машинное обучение Бесплатно

Анализ данных — совместный проект Udacity и Платно

Визуализация данных и D3.js на Udacity Бесплатно

Введение в Hadoop и MapReduce Бесплатно

Анализ данных в R Бесплатно

Пересечение данных MongoDB Бесплатно

Полезные ссылки новичкам

Словарь Big Data

7 подкастов о data science и машинном обучении

Вводная wiki по Data Science от проекта Kaggle

Блоги

IBM Hub

Fivethirtyeight

R-Bloggers

Simply Statistics

Edwin Chen

Hunch

Open Source Data Science Masters

Datatau

Data Science Weekly

Исследования Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете

Сообщества

Российское сообщество MLClass.ru

Хаб на Habrahabr

Data Science на Quora

Machine Learning на Reddit

Cross Validated

Metaoptimize

KDNuggets

Книги (на русском языке)

«Статистика для всех» Сары Бослаф

«Большие данные» Виктора Майер-Шенбергера и Кеннета Кукьера

«Нейронные сети. Полный курс» Саймона Хайкина

«Просчитать будущее: Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт» Эрика Сигеля

«Наглядная статистика. Используем R!»

На Rusbase есть специальный раздел EDU. Он посвящен вашему образованию «здесь и сейчас».Вы можете как пройти наши курсы для венчурных аналитиков и юристов, так и получить актуальный список курсов и программ.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Источник: https://rb.ru/list/bigdatye-kursy/

Машинное обучение и анализ данных | Coursera

Follow the suggested order or choose your own.

Designed to help you practice and apply the skills you learn.

Highlight your new skills on your resume or LinkedIn.

Projects Overview

Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством успешных специалистов в науке о данных вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др.

В отличие от задач, основанных на модельных данных, работа над проектом из реальной жизни даст вам возможность самостоятельно пройти все этапы анализа данных — от подготовки данных до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в вашем арсенале появится проект, который вы сможете использовать на практике и самостоятельно развивать в дальнейшем.

Наличие такого проекта станет вашим конкурентным преимуществом, ведь вы всегда сможете продемонстрировать успешный проект потенциальному работодателю.

Intermediate Specialization.Some related experience required.

  1. SubtitlesRussianАнализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы

    You can choose to take this course only. Learn more.

  2. SubtitlesRussianОбучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число приме

    You can choose to take this course only. Learn more.

  3. Commitment4 недели обучения, через 3-5 часа / неделюSubtitlesRussianВ машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно испо

    You can choose to take this course only. Learn more.

  4. Commitment4 недели обучения, через 2-4 часа / неделюSubtitlesRussianВлияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содер

    You can choose to take this course only. Learn more.

  5. SubtitlesRussianМетоды машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специа

    You can choose to take this course only. Learn more.

  6. SubtitlesRussianФинальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством успешных специалистов в науке о данных вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная ко

    You can choose to take this course only. Learn more.

  • Специализация, созданная МФТИ, одним из ведущих технических Вузов России, в партнерстве с Yandex, известной Российской ИТ-компанией, дает возможность получить современную и крайне востребованную специальность, а ее успешное прохождение позволяет претендовать на высокооплачиваемые должности с серьезными карьерными перспективами.Московский физико-технический институт (неофициально известный как МФТИ или Физтех) является одним из самых престижных в мире учебных и научно-исследовательских институтов. Он готовит высококвалифицированных специалистов в области теоретической и прикладной физики, прикладной математики, информатики, биотехнологии и смежных дисциплин. Физтех был основан в 1951 году Нобелевской премии лауреатами Петром Капицей, Николаем Семеновым, Львом Ландау и Сергеем Христиановичем. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха»: кропотливое воспитание и отбор самых талантливых абитуриентов, фундаментальное образование высшего класса и раннее вовлечение студентов в реальную научно-исследовательскую работу. Среди выпускников МФТИ есть Нобелевские лауреаты, основатели всемирно известных компаний, известные космонавты, изобретатели, инженеры.
  • Яндекс много лет занимается подготовкой специалистов для IT-индустрии. В 2007 году была создана Школа анализа данных (ШАД) — двухгодичные вечерние курсы для студентов и выпускников вузов. В 2014 году Яндекс совместно с НИУ ВШЭ открыл факультет компьютерных наук. Базовая кафедра Яндекса есть также в МФТИ. Компания проводит курсы для разработчиков, менеджеров и дизайнеров. В 2016 году был запущен проект по обучению школьников программированию — Яндекс.Лицей.Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world.
  • What is the Capstone Project?
  • What is the refund policy?
  • Can I just enroll in a single course? I'm not interested in the entire Specialization.
  • Is financial aid available?
  • Как много времени потребуется на прохождение специализации?
  • Какие знания требуются для прохождения?
  • Нужно ли проходить курсы по порядку?
  • Какие навыки я приобрету после прохождения этой специализации?

More questions? Visit the Learner Help Center.

Источник: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis

Весенняя школа программирования GoTo в Москве

В рамках направления прикладного программирования формируется 3 группы. В первой группе запланирован самый базовый курс из лекций и воркшопов, сопровождающихся заданиями из различных областей, в рамках которых ребята сделают 5-6 мини-проектов.

Во второй группе ребят ждут несколько учебных проектов с погружением в мобильную и веб-разработку, базы данных, сети, анализ данных, применение алгоритмов.

Участники, попавшие в старшую группу по результатам тестирования, все время посвятят реализации основного неучебного проекта в рамках задачи от компании-партнера или на основе своей идеи.

Всех участников ждут как технологические мастер-классы, так и семинары по организации работы в проекте, формированию ТЗ и исследованию требований от пользователей, тестированию, а также ежедневная работа под руководством куратора.

Участники направления робототехники будут разделены на 2 группы: опытные ребята возьмутся сразу за проекты от компаний или на основе своих идей, пройдут все стадии от идеи до реализации.

Второй поток специально предназначен для новичков, которые получат базовые навыки и инструментарий: познакомятся с Arduino и средой разработки; научатся работать с различными датчиками, микросхемами, сервомоторами и объединять это все, чтобы получить умные устройства.

Каждый участник направления получит к концу школы результат в виде прототипа или законченного устройства, а также пройдет серию мастер-классов по проектной работе, промдизайну и 3д-печати, интернету вещей.

В базовом треке направления анализа данных и машинного обучения участники познакомятся с основными алгоритмами машинного обучения для задач классификации и регрессии, методами предобработки данных и оценки качества решений.

В программе: линейные модели, KNN, дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг, ансамбли, матричные разложения для понижения размерности, t-SNE, алгоритмы кластеризации, полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. В проектном треке команды углубленно изучают более узкие темы, например, reinforcement learning, generative adversarial networks и т.п.

Реализуют свои идеи или решают задачи от компаний-партнеров от рекомендательных систем до элементов искусственного интеллекта.
Подробнее

Биоинформатика – это стремительно развивающаяся область, точка смешения биологии, медицины, информатики и математики, целью которой является выявление новых биологических закономерностей алгоритмическими и статистическими методами.

С развитием технологий появилась возможность исследовать весь геном организма в целом, определять уровни активности генов, исследовать их более сложные взаимодействия. Участники узнают об основных задачах биоинформатики, получат опыт работы с реальными данными, рассмотрят примеры современных исследований.

К участию приглашаются все, кто хочет познакомиться с новой областью и попробовать силы в решении нестандартных междисциплинарных задач. Знание биологии не является обязательным в отличие от знания Python/R и наличия опыта прикладного программирования.

Изучение алгоритмов – основа подготовки специалиста Computer Science. Нетривиальные алгоритмы и структуры данных лежат в основе любых современных систем.

Знания алгоритмов пригодятся и для поступления в сильнейшие технические университеты, и для успешного прохождения собеседований в технологические компании, и для развития соответствующего мышления, которое пригодится в любой области.

В рамках направления участники познакомятся с наиболее распространенными алгоритмами и структурами данных. Будут рассмотрены примеры их использования и модификации под конкретные задачи.

Направление полезно тем, кто хочет познакомится с алгоритмами и методами решения задач, подготовиться к конкурсам и олимпиадам по информатике. Тем, кто уже занимался олимпиадным программированием, будет полезно узнать, как устроена работа с алгоритмами и структурами данных в практических приложениях.
Подробнее

В рамках направления распределенных систем участники разберутся с подходами, которые используются при реализации высоконагруженных и надежных систем, существующими архитектурами и их реалзациями.

Будут рассмотрены подходы к анализу и хранению больших данных (HDFS, MapReduce, Spark) и написанию эффективных масштабируемых сервисов (Docker, Kubernetes, концепции микросервисов, pub-sub queue).

В дальнейшем, мы рассмотрим системы с распределенным доверием, в частности, участники займутся созданием своего блокчейна с нуля на Haskell, познакомятся с проблемой BFT и алгоритмами консенсуса, узнают о верификации и статическом анализе контрактов.

В рамках практической части мы реализуем несколько мини-проектов и постараемся улучшить существующие технологии, в том числе платформы GoToChain, Exonum и Ethereum, а также поработаем над рядом кейсов от партнеров школы.

Источник: https://goto.msk.ru/camp_spring/

Студиорум
Добавить комментарий