Online kursai: 5 programos darbui su duomenimis

Šiame straipsnyje pateiksime 5 online kursus, kusiuose išmoksite dirbti su informacija. Kursai sudarys tokias temas: Informacijos paieška, Duomenų gavimas ir jų patikrinimas, Duomenų vizualizacija verslui, Duomenų analizė.

Online kursai: 5 programos darbui su duomenimis

Informacijos paieška

paieska

Nuoroda

Šis online kursas prasidės po 4-8 savaičių. Kursas išmokys informacijos paieškos subtilybių, nustatyti metodus darbui su informacija. Kurso eigoje bus mokoma rasti informaciją internete iš įvairių šaltinių, katalogų, neindeksuojamų svetainių ir t.t.
linija

Duomenų gavimas ir jų patikrinimas

Duomenų gavimas ir jų patikrinimas

Nuoroda

Šis online kursas prasidės balandžio 7d. ir yra nemokamas. Jus išmokys gauti bazinius duomenys iš interneto, API, duomenų bazių ir kitų vietų. Antra kurso dalis bus skirta tų duomenų apdorojimui ir tinkamam duomenų pasirinkimui. Nors kursas yra pradžiamoksliams, jo autoriai rekomenduoja ir tiems, kurie nors yra girdėja apie R Programming, Github ir Data Scientist Toolbox.
linija

Duomenų vizualizacija verslui

Duomenų vizualizacija verslui

Nuoroda

Šis online kursas yra prieinamas bet kada, ir kainuoja $25. Kursas padės labiau suprasti vizualines duomenų perdavimo technikas, su kuriom dažnai susiduria verslininkai. Kurso autoriai papasakos apie kokią rolę versle vaidina duomenų vizualizacija, kaip ją tinkamai ir efektingai išnaudoti.
linija

The Zen of Data

The Zen of Data

Nuoroda

Šis online kursas yra prieinamas bet kada, ir kainuoja $149. Kada jus turite duomenys ir iš jų reikia išpešti naudos, reikia pasinaudoti statistika. Daugelis to nemėgsta nuo studijavimo laikų, bet kurso autoriai teigia, kad ši sritis gali būti visai patraukli, jei į tai žiūrėti tinkamų kampų. Jie sukūrė kursą tiems, kurie bijo dirbti su masine informacija.
linija

Duomenų analizė

Duomenų analizė

Nuoroda

Šis online kursas yra prieinamas bet kada, ir kainuoja $25. Kursas susideda iš 49 minučių paskaitos. Kurso pagrindai: data science, kas yra R-kodas ir kaip jį naudoti, instrumentai ir resursai kurie padės analizuoti duomenys.
linija

Palikite komentarą