ТОП-9 мощных онлайн вакансии Big Data разработчик с нуля

Хай! Сегодня рассмотрим обзор ТОП-9 мощных онлайн вакансии Big Data разработчик с нуля , чтобы зарабатывать от 50 000 рублей в месяц на дому, создавая крутые проекты.😉 Поэтому читаем статью и делаем выбор уже сегодня. Летс ГОУ!

Что будет в статье

1. «Введение в Data Science» от Skillbox
2. «Математика для Data Science» от Skillbox
3. «ИТ-специалист в сфере Data Science» от Geekbrains
4. «Аналитик Big Data» от Geekbrains
5. Описание курса “Аналитик Big Data”
6. В ходе курса вы научитесь⁚
7. Преимущества обучения на курсе⁚
8. Недостатки обучения на курсе⁚
9. «Data Science» от Eduson Academy
10. «Специалист по Data Science» от Skillfactory
11. Описание курса⁚
12. Что вы изучите на курсе⁚
13. Преимущества⁚
14. Недостатки⁚
15. «Математика для Data Science» от Skillfactory
16. На курсе вы научитесь⁚
17. Преимущества курса⁚
18. Заработок в Data Science⁚
19. Недостатки курса⁚
20. «Data Science» от Skillfactory
21. «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» от Нетологии

«Введение в Data Science» от Skillbox

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/otzyvy-skillbox/

Курс «Введение в Data Science» от Skillbox предоставляет возможность познакомиться с основами сферы Data Science и применения аналитических и статистических методов для решения задач в различных областях.​Этот курс предназначен как для начинающих специалистов, которые только начинают свой путь в Data Science, так и для тех, кто уже имеет некоторый опыт в области анализа данных и хочет углубить свои знания и навыки.​В процессе обучения вы изучите основные концепции и инструменты Data Science, такие как⁚

1. ​ Основные методы сбора и обработки данных
2. ​ Извлечение и анализ данных с использованием инструментов Python, таких как Pandas и NumPy
3. ​ Применение базовых статистических методов для описательного и инференциального анализа данных
4. ​ Создание визуализаций данных с использованием библиотеки matplotlib
5. ​ Введение в машинное обучение и его применение для решения задач классификации и регрессии
6. ​ Основы работы с нейронными сетями и глубоким обучением
7. ​ Введение в работу с базами данных и SQL

После прохождения курса «Введение в Data Science» вы будете готовы применять полученные знания и навыки для анализа данных, создания прогнозных моделей и решения различных задач в сфере Data Science.Преимущества данного курса⁚

• Глубокое погружение в основные концепции и инструменты Data Science.​
• Практическое применение полученных навыков на реальных проектах.​
• Наставничество опытных специалистов в сфере Data Science.​
• Гибкий формат обучения, который позволяет осваивать материал в удобном для вас темпе.​
• Доступность онлайн-курса с возможностью повторного просмотра материалов.​

Некоторые из недостатков курса⁚

• Ограниченный объем материалов для более глубокого изучения конкретных тем.​
• Отсутствие сопровождающего курса с развитием навыков среднего и продвинутого уровня.​

Независимо от некоторых недостатков, курс «Введение в Data Science» от Skillbox предоставляет отличную возможность приобрести начальные знания и навыки в области Data Science и стать успешным специалистом в этой востребованной сфере.​

«Математика для Data Science» от Skillbox

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/otzyvy-skillbox/

Курс «Математика для Data Science» от Skillbox предназначен для тех, кто хочет освоить математические основы, необходимые для работы в сфере Data Science.​В ходе обучения вы сможете глубже понять математические концепции и методы, которые используются в анализе данных и машинном обучении. Курс позволит вам освоить следующие темы⁚

1. ​ Линейная алгебра⁚ векторы, матрицы, системы линейных уравнений, собственные значения и векторы
2. ​ Математический анализ⁚ дифференциальное и интегральное исчисление, производные, интегралы, многомерный анализ
3. ​ Теория вероятностей и математическая статистика⁚ вероятностные распределения, статистические характеристики, проверка гипотез

Курс «Математика для Data Science» длится 3 месяца и предполагает интенсивное изучение материала с помощью онлайн-занятий, практических заданий и кейсов.​После прохождения курса вы приобретете следующие навыки⁚

• Понимание основных математических концепций и методов, необходимых для анализа данных.​
• Умение применять математические подходы и инструменты в работе с данными и моделями машинного обучения.​
• Освоение навыков решения математических задач, связанных с Data Science.

Преимущества курса «Математика для Data Science»⁚

1. ​ Практический подход⁚ весь материал обучения сопровождается практическими заданиями и кейсами, что позволяет закрепить полученные знания на практике
2. ​ Квалифицированные преподаватели⁚ обучение проводят опытные преподаватели с практическим опытом в сфере Data Science
3. Гибкий график⁚ вы сможете изучать материалы на своем собственном темпе, в удобное для вас время
4. Сертификат⁚ после успешного завершения курса вы получите официальный сертификат от Skillbox, подтверждающий вашу квалификацию в области математики для Data Science

Недостатки курса «Математика для Data Science»⁚

1. ​ Не предоставляется возможность личного общения с преподавателями, все обучение проходит онлайн
2. ​ Ограниченный объем материалов и подробностей⁚ курс не охватывает все аспекты математики, связанные с Data Science

В целом, курс «Математика для Data Science» от Skillbox является отличным выбором для тех, кто хочет овладеть необходимыми математическими знаниями и навыками для успешной работы в области Data Science.​ Благодаря практическому подходу и опытным преподавателям, вы сможете эффективно освоить материал и применить его на практике.​

Читать еще  ТОП-6 мощных онлайн вакансии DevOps разработчик с нуля

«ИТ-специалист в сфере Data Science» от Geekbrains

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/geekbrains-reviews/

Если вы стремитесь развить свои знания и навыки в области ИТ, и особенно в сфере Data Science, вам стоит обратить внимание на курс «ИТ-специалист в сфере Data Science» от Geekbrains. Этот курс предназначен для людей, имеющих базовые знания в программировании и математике, и желающих стать специалистами в области анализа данных и машинного обучения.​ В ходе обучения вы ознакомитесь с основными методами и инструментами работы с данными, научитесь применять алгоритмы машинного обучения, проводить анализ и визуализацию данных, а также создавать модели для прогнозирования и оптимизации.​ Кроме того, на курсе вы познакомитесь с технологиями и инструментами, широко используемыми в Data Science, такими как Python, библиотеки numpy, pandas, scikit-learn, а также платформы Jupyter Notebook и TensorFlow.​ После прохождения этого курса вы сможете применять полученные знания и навыки в реальных проектах, а также найти работу в сфере Data Science.​Основные темы, которым вы научитесь⁚

1. ​ Анализ данных и предобработка
2. ​ Машинное обучение и алгоритмы
3. ​ Визуализация данных
4. ​ Построение моделей и прогнозирование
5. ​ Оптимизация и работа с большими данными
6. ​ Работа с Python и библиотеками для анализа данных

Преимущества курса⁚

• Практическая направленность – весь материал объясняется на практических примерах и проектах.​
• Обучение от профессионалов – все преподаватели являются экспертами в сфере Data Science.​
• Гибкое расписание – вы можете выбирать удобные для вас дни и время занятий.​
• Общение с коллегами – на курсе вы будете работать вместе с другими студентами, что поможет вам развить свои навыки и получить ценные контакты.​

Недостатки курса⁚

• Не подходит для начинающих – для успешного прохождения курса необходимы базовые знания в программировании и математике.​
• Некоторая длительность – курс занимает несколько месяцев, поэтому вам потребуется выделить достаточно времени для обучения.​

Курс «ИТ-специалист в сфере Data Science» от Geekbrains является отличным выбором для тех, кто хочет освоить современные инструменты и методы анализа данных и машинного обучения.​ По окончании курса вы будете готовы к применению своих знаний на практике и получению высокооплачиваемой работы в сфере Data Science.​

«Аналитик Big Data» от Geekbrains

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/geekbrains-reviews/

Описание курса «Аналитик Big Data»

Курс «Аналитик Big Data» представляет собой программу обучения, которая позволяет стать специалистом в области аналитики больших данных․ В ходе обучения вы овладеете основными инструментами и техниками работы с большими объемами данных и сможете применять их для анализа и прогнозирования различных явлений и событий․

Курсы проводятся опытными преподавателями, которые имеют профессиональный опыт работы с данными и знание современных инструментов аналитики․

В процессе обучения вы познакомитесь с основными понятиями и технологиями, связанными с большими данными, такими как NoSQL, Hadoop, Spark․ Вы также научитесь использовать язык программирования Python для работы с большими наборами данных и анализа их с помощью библиотеки Pandas․

В ходе курса вы научитесь⁚

• Анализировать большие объемы данных;
• Применять методы и техники машинного обучения для создания моделей прогнозирования;
• Использовать инструменты и технологии, связанные с анализом больших данных;
• Работать с базами данных типа NoSQL;
• Применять язык программирования Python и библиотеку Pandas для анализа данных;
• Работать с распределенными вычислениями и обработкой больших объемов данных․

Преимущества обучения на курсе⁚

• Опытные преподаватели с практическим опытом работы в области аналитики данных;
• Обучение основным техникам и инструментам работы с большими данными;
• Практические задания и проекты, позволяющие непосредственно применять полученные знания;
• Возможность общения с другими студентами и обмена опытом на форуме курса;
• Гибкий график обучения, возможность прохождения курса в удобное для вас время․

Недостатки обучения на курсе⁚

• Необходимо иметь базовое представление о программировании и базах данных;
• Курс ориентирован на начинающих и может не содержать достаточно глубоких знаний для опытных специалистов;
• Для более полноценного применения полученных знаний может потребоваться дополнительное оборудование или программное обеспечение․

«Data Science» от Eduson Academy

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/eduson-academy-revie

Курс «Data Science» от Eduson Academy предназначен для тех, кто хочет начать карьеру в сфере анализа данных и машинного обучения.​ Обучение проводится в формате онлайн-курса, что позволяет учиться в удобное время и темпе.​В ходе обучения вы овладеете основными навыками работы с данными, анализа и визуализации данных, создания моделей машинного обучения, а также узнаете о методах статистического анализа. Курс также включает в себя практические задания и проекты, которые помогут вам применить полученные знания на практике.Продолжительность курса составляет 6 месяцев, включает в себя 10 модулей и 40 занятий.​ Окончание курса вознаграждается сертификатом об успешном прохождении курса «Data Science» от Eduson Academy.​Преимущества курса⁚

• Обучение проходит в формате онлайн-курса, что позволяет гибко планировать свое время и учиться из любой точки мира.​
• Курс разработан экспертами в области анализа данных и машинного обучения, что гарантирует качество и актуальность материала.​
• Все занятия включают в себя практические задания и проекты, которые помогут закрепить полученные знания.​
• Получение сертификата об успешном прохождении курса, что будет являться дополнительным преимуществом при поиске работы или повышении квалификации.​

Читать еще  ТОП-7 мощных онлайн вакансии Android разработчик с нуля

Зарплата в сфере Data Science в Екатеринбурге может составлять от 70 000 до 150 000 рублей в месяц в зависимости от опыта и навыков специалиста.​Однако, курс «Data Science» от Eduson Academy также имеет некоторые недостатки⁚

• Онлайн-формат обучения может быть не всем по душе, и некоторым может не хватать личного присутствия и индивидуального общения с преподавателем.​
• Необходимость самостоятельной организации времени и дисциплины для достижения хороших результатов.​

В целом, курс «Data Science» от Eduson Academy предоставляет отличную возможность начать карьеру в сфере анализа данных и машинного обучения.​ Тщательно спланированный материал, практические задания и проекты позволяют получить необходимые навыки для успешной работы в этой области. И, конечно, получение сертификата об успешном прохождении курса является ценным дополнением к вашему резюме при поиске работы.​

«Специалист по Data Science» от Skillfactory

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/skillfactory-reviews/

Описание курса⁚

Курс «Специалист по Data Science» предлагается Skillfactory и предназначен для тех, кто хочет освоить профессию в сфере анализа и обработки данных.​ Data Science ౼ это наука о поиске и анализе больших объемов данных с использованием различных методов и инструментов.​

В процессе обучения на курсе «Специалист по Data Science» вы изучите основы работы с данными, программирование на Python, математическую статистику, алгоритмы машинного обучения и другие необходимые навыки.​

Курс предлагает как теоретическую базу, так и практические задания, которые помогут вам применить полученные знания на практике.​ Вы также сможете поработать на реальных проектах и изучить профессиональные инструменты и программы для работы с данными.​

Что вы изучите на курсе⁚

• Основы работы с данными
• Программирование на Python
• Математическую статистику
• Алгоритмы машинного обучения
• Основы анализа текста и обработки естественного языка
• Визуализацию данных
• Работу с базами данных
• Применение машинного обучения в реальных проектах

Преимущества⁚

• Комплексный подход и систематическое изучение основных аспектов Data Science
• Практика на реальных проектах и применение полученных знаний
• Персональный подход и возможность консультаций с опытными специалистами
• Обучение с использованием современных инструментов и программного обеспечения
• Гибкий график обучения, возможность выбрать удобное время и темп изучения

Недостатки⁚

• Требуется базовое знание программирования и математики
• Некоторые темы могут быть сложными для понимания на начальных этапах обучения
• Необходима самостоятельная работа и время для выполнения практических заданий

«Математика для Data Science» от Skillfactory

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/skillfactory-reviews/

Курс «Математика для Data Science» от Skillfactory предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики и применить их в анализе данных и машинном обучении. Курс охватывает основные математические концепции и методы, необходимые для работы в сфере Data Science.​

На курсе вы научитесь⁚

1. Основам линейной алгебры
2. Теории вероятности и математической статистики
3. Математическому анализу
4. Оптимизации и выпуклому программированию
5. Компьютерным методам оптимизации и исследованию операций

Преимущества курса⁚

• Обучение от опытных преподавателей с практическим опытом в Data Science
• Понятные объяснения математических концепций и методов
• Практические занятия с использованием реальных данных и инструментов
• Возможность задать вопросы и получить обратную связь от преподавателей
• Гибкий график обучения и доступ к материалам курса online

Заработок в Data Science⁚

Сфера Data Science является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в IT-индустрии.​ Заработная плата специалистов в этой области зависит от уровня квалификации и опыта работы.​ Средний годовой заработок для Data Scientist составляет около 2 миллионов рублей. Возможен также рост карьеры и увеличение заработной платы с развитием навыков и опыта работы.​

Недостатки курса⁚

• Требуется базовое предварительное знание математики
• Необходимо постоянное обновление знаний в сфере Data Science
• Высокий уровень конкуренции на рынке труда

«Data Science» от Skillfactory

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/skillfactory-reviews/

Описание курса «Data Science» от SkillfactoryНаш курс «Data Science» от Skillfactory предлагает полное и комплексное обучение в области анализа данных.​ Курс разработан для тех‚ кто хочет освоить основы и продвинутые навыки работы с данными‚ анализа данных и машинного обучения. Ваше обучение начнется с изучения основ программирования на языке Python и библиотеки для научных вычислений ⎻ NumPy.​ Затем вы познакомитесь с библиотеками для анализа данных‚ такими как Pandas‚ и научитесь применять их для работы с реальными наборами данных.​ На следующем этапе курса вы изучите основы машинного обучения‚ включая различные алгоритмы обучения с учителем и без учителя‚ такие как линейная регрессия‚ деревья принятия решений‚ ансамблирование и кластеризация.​ Вы также будете использовать библиотеку Scikit-learn для обучения моделей машинного обучения и оценки их производительности.​ Следующий этап курса посвящен глубинному обучению и нейронным сетям. Вы узнаете основы работы с нейронными сетями‚ а также познакомитесь с такими популярными фреймворками‚ как TensorFlow и Keras‚ для разработки и обучения моделей глубинного обучения. В конце курса вы познакомитесь с практическими примерами решения задач‚ которые вы сможете применить в реальной жизни.​ Вы также получите опыт работы с SQL для работы с базами данных и научитесь визуализировать данные с помощью библиотеки Matplotlib.​В результате курса⁚

• Вы освоите основы программирования на языке Python и его применение в анализе данных;
• Научитесь работать с реальными наборами данных и табличными данными с помощью библиотек Pandas и SQL;
• Получите навыки машинного обучения и сможете применять различные алгоритмы обучения;
• Освоите основы глубинного обучения и сможете использовать нейронные сети для анализа и обработки данных;
• Научитесь визуализировать данные с помощью библиотеки Matplotlib;
• Прыгните в карьеру в области анализа данных и машинного обучения.​

Читать еще  ТОП-13 мощных онлайн вакансии PHP разработчик с нуля

Преимущества курса⁚

• Комплексное обучение в области анализа данных и машинного обучения;
• Возможность реальной практики с помощью реальных наборов данных;
• Интерактивное обучение с практическими задачами и проектами;
• Опытные преподаватели с практическим опытом работы в сфере анализа данных и машинного обучения;
• Получение полезных навыков для успешной карьеры в сфере анализа данных и машинного обучения.​

Недостатки курса⁚

• Требуется базовое понимание программирования;
• Требует временных и усилий для изучения и практики материала;
• Знание английского языка на хорошем уровне может быть полезным при изучении.​

«Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» от Нетологии

Обзор на данный курс смотрите на данной странице evgenev.ru/netology-reviews

Описание курса «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» от Нетологии⁚В современном мире данные играют ключевую роль в принятии правильных решений и развитии бизнеса․ Аналитик данных (Data Analyst) стал одной из самых востребованных профессий в сфере информационных технологий․ Курс «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» от Нетологии предоставляет возможность освоить необходимые навыки для работы с данными и их анализа, а также позволяет понять основы Data Science․Цель курса — подготовить участников к практической работе с данными, научить анализировать информацию и принимать обоснованные решения на основе статистических методов․ Курс состоит из нескольких модулей, включающих в себя основные теоретические сведения и многочисленные практические задания․Как часто команды упускают новые возможности, основывая свои решения на интуиции и предположениях?​ Аналитик данных не просто оперирует цифрами, но и создает новые пути повышения эффективности сквозной аналитики и вводит в бизнес рациональные и устойчивые решения․ Знание подходов, методов и технологий анализа данных позволит вам стать составляющей частью команды, способной на этот рациональный подход․На курсе «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» вы научитесь⁚

• Работать с различными типами данных;
• Применять основные статистические методы;
• Оптимизировать процесс обработки данных;
• Визуализировать и анализировать данные с помощью Python;
• Создавать и интерпретировать отчеты и дашборды;
• Применять машинное обучение для анализа данных․

Преимущества курса «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science»⁚

• Программа курса разработана профессионалами в области анализа данных и Data Science;
• На курсе активно используется практический подход, что поможет учащимся закрепить полученные знания и навыки;
• Вы получите прямую обратную связь и консультации от опытных преподавателей, которые помогут вам разобраться в сложных вопросах и дать рекомендации по повышению качества работы;
• Возможность получить сертификат о прохождении курса, который будет являться дополнительным преимуществом при поиске работы․

Недостатки курса «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science»⁚

• Курс является вводным уровнем и не охватывает все аспекты анализа данных;
• Необходимо иметь базовые знания математики и программирования, чтобы эффективно освоить материал․

Курс «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» от Нетологии предоставляет все необходимые знания и навыки для начала работы в области анализа данных․ Инбосторжыё онлайн + заработные платы аналитика данных привлекательны и позволяют строить успешную карьеру․

При просмотре контента на проекте ЕВГЕНЕВ РУ, на страницах сайта возможны интегрированы реферальные ссылки. Что это для вас значит и как быть, читайте в нашем материале.

https://evgenev.ru/disclamer/ – EVGENEV RU