Списки и рейтинги

Где изучать блокчейн и большие данные

Списки и рейтинги
Вероника Елкина
Вероника Елкина

Ex-Редактор «Историй»

Вероника Елкина

Мы составили подборку русскоязычных курсов и образовательных программ по big data, блокчейну, а также машинному обучению.

Где изучать блокчейн и большие данные
Присоединиться

Глубинное и машинное обучение

Анализ данных на практике [Открытое образование]

Когда: 4 сентября-13 ноября.

Длительность: 9 недель.

Стоимость: бесплатно.

Онлайн-курс, на котором рассматриваются следующие темы: «Введение в Text Mining», «Введение в глубинное обучение», «Прогнозирование оттока пользователей» и другие. Для освоения потребуется примерно семь часов в неделю.

Введение в машинное обучение [Coursera]

Когда: начинается 12 июня.

Длительность: 7 недель.

Стоимость: бесплатно. 1635 рублей — за получение сертификата.

Онлайн-курс от Высшей школы экономики и Школы анализа данных «Яндекса». На нем вы узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей и определять, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Понадобятся базовые знания программирования.

data

Фото: Getty

Машинное обучение и анализ данных [Coursera]

Когда: 29 мая — 11 сентября.

Длительность: 6 курсов по 4 недели.

Стоимость: 7 дней бесплатно, затем — 4456 рублей в месяц.

Обучающая программа от Московского физико-технического института и Школы анализа данных «Яндекса». В программе — шесть курсов и разработка дипломного проекта, который можно будет использовать в работе или показывать на собеседованиях.

Основы машинного обучения и анализа данных [Юзалитикс]

Когда: 24-25 июня.

Где: Москва, Научный Парк МГУ.

Стоимость: 35000-45000.

Семинар от ООО «Юзалитикс Ресерч» и Global Innovation Labs LLC. На нем расскажут о нейронных сетях, алгоритмах глубинного обучения и о таких популярных инструментах, как TensorFlow, XGBoost, Theano и Keras. Преподаватели научат тренировать нейронную сеть для распознавания рукописного текста и изображений, а также анализировать тональность социальных сетей и строить модели ценообразования недвижимости. Обязательное требование — владение языком Python на базовом уровне.

Построение выводов по данным [Coursera]

Когда: с 29 мая.

Длительность: 6 курсов.

Стоимость: бесплатно.

На этих курсах от Московского физико-технического института вы узнаете об универсальных методах оценки параметров и проверки гипотез, A/B-тестировании, корреляции и причинно-следственных связях. Эти знания пригодятся любому специалисту, сталкивающемуся с необходимостью принятия основанных на данных решений. Для успешного начала обучения будет достаточно базовых знаний теории вероятностей и математической статистики.

Методики машинного обучения и анализ больших данных [Школа данных]

Когда: с 18 сентября

Длительность: 14 недель (28 занятий).

Где: офис Билайн, Москва, ул. Краснопролетарская 4.

Стоимость: 100 тыс. руб. без скидки, к оплате 90 тыс. руб. при оплате до 28 августа

Курс направлен на тех, кто хочет стать аналитиком в области больших данных в любом бизнес-направлении. Цель курса – подготовка специалистов, которые сразу бы смогли стать частью команды Data Scientists в любой компании. Так что придется регулярно корпеть над выполнением домашних заданий и практическими занятиями в классе. Интересно, что один из преподавателей занимал первое место в Kaggle и делится со слушателями лайфхаками.

Большие данные

Big Data: основы работы с большими массивами данных [Нетология]

Когда: с 26 мая по 27 июня.

Длительность: 10 занятий по два раза в неделю.

Стоимость: 20900 рублей.

Программа пригодится всем, кто интересуется большими данными, и составлена так, что от слушателей не требуется какие-либо базовые знания математики или программирования (их вы получите в ходе обучения). В рамках курса вам расскажут о бизнес-составляющей концепции big data, а также о технологиях и алгоритмах для анализа данных.  

Специалист по большим данным [NewProLab]

Когда: с 21 сентября.

Длительность: 3 месяца.

Где: Москва, главный зал GVA. Возможно удаленное участие.

Стоимость: 180 тыс. рублей.

Трехмесячный интенсив от лидеров индустрии. Слушатели изучат экосистему Hadoop, обработку веб-логов, машинное обучение и алгоритмы создания рекомендаций на Apache Spark. Для прохождения курсов потребуются навыки программирования (на Python 2), базовые знания Linux, теории вероятности и статистики, а также понимание принципов работы SQL-запросов.

elephant

Изображение: newprolab

Big Data for Executives [NewProLab]

Когда: осень 2017.

Длительность: 2 дня.

Где: Москва, главный зал GVA.

Стоимость: 80 тыс. рублей.

Программа рассчитана на руководителей и владельцев бизнеса. В нее входят четыре модуля: монетизация данных, инфраструктура, машинное обучение, управление проектом. Вы научитесь определять перспективы использования данных в вашей организации и способы их монетизации; рассчитывать конфигурацию IT-инфраструктуры, которая вам понадобится под ваш проект на старте, и в будущем понимать алгоритмы машинного обучения.

Data Scientist [Нетология]

Когда: 22 июня — 2 декабря.

Длительность: 5 месяцев, 3 занятия в неделю.

Где: Москва, Digital October.

Стоимость: 180 тыс. рублей.

Этот курс научит создавать рекомендательные системы, создавать и обучать нейросети, обрабатывать тексты на естественном языке. 50% времени курса отводится на практические занятия и применение знаний в ecommerce, онлайн-маркетинге, сервисах путешествий и других прикладных областях.

Data MBA [Школа данных]

Когда: с 19 сентября

Длительность: 6 недель (12 занятий)

Где: офис Билайн, Москва, ул. Краснопролетарская 4.

Стоимость: 100 тыс. руб. В случае записи до 31 июля стоимость 90 000 рублей.

Главная цель курса – дать и топ-менеджерам и владельцам бизнеса разной величины  понять, как данные могут помочь повысить выручку и как сделать продукты более таргетированными, а сервис более качественным.

Введение в Data Science [Школа данных]

Когда: с 22 мая

Длительность: 6 недель (6 занятий)

Где: онлайн-курс

Стоимость: 20 тыс. рублей

Если вы хотите стать аналитиком, но вам не хватает «базы», то решение есть. Подготовительный курс рассказывает о базовых принципах программирования на языке Python, линейной алгебре, статистике. Базовых знаний, которые дает курс будет достаточно для дальнейшего освоения профессии Data Scientist.

Школа данных на Неве [Школа данных]

Когда: с 25 сентября

Длительность: 9 недель (18 занятий)

Где: онлайн-курс

Стоимость: 80 тыс. руб., при оплате до 28 августа стоимость 72 тыс. руб.

«Школа данных» организовала курс подготовки Data Scientist в Санкт-Петербурге, аналогичный московскому. Современный мир стирает географические границы, и потребность в аналитиках есть и в северной столице. Курс читают как петербуржские преподаватели, так и ведущие лекторы московского курса.

Блокчейн

Blockchain weekend [Digital October]

Когда: 17-18 июня.

Длительность: 16 часов.

Где: Москва, Digital October

Стоимость: 30 тыс. рублей.

За два дня на курсе расскажут, когда электронная оплата заменит бумажные деньги, почему печать нотариуса станет пережитком прошлого и как блокчейн может защитить вас и ваш бизнес от мошенников.

Blockchain Executive [Digital October]

Когда: 11 сентября.

Длительность: 1,5 месяца.

Где: Москва, Digital October.

Стоимость: 57500 рублей.

Продвинутый курс для IT-разработчиков и исследователей. Обещают научить разработке блокчейн-проектов и анализу проблем блокчейн-систем, а также рассказать о том, какие навыки востребованы на рынке труда, где найти работу и каков порог входа в настоящую блокчейн-разработку.

Blockchain & Bitcoin Conference

Когда: 22 июня.

Где: Санкт-Петербург, отель «Введенский».

Стоимость: 10 тыс. рублей.

На конференции обсудят перспективы блокчейна и биткоина и особенности ведения бизнеса в этой сфере. Спикерами выступят топ-менеджеры крупных компаний, включая Deloitte СНГ, ЦК АО «Сбербанк-Технологии», «Альфа-Банк».

Материалы по теме:

Куда пойти учиться: образовательные программы в июне 2017 года

19 самых престижных бизнес-школ мира

Мнение экспертов: повышают ли онлайн-курсы ценность резюме

Куда отправить детей на лето: лагеря по информатике, бизнесу и робототехнике

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Эволюция ML-сервисов в микрофинансовых организациях и советы по внедрению
  2. 2 Цифровые двойники: как работают, зачем нужны и как смоделировать своего
  3. 3 С какими сложностями может столкнуться компания при внесении данных в IT-системы и как упростить этот процесс
  4. 4 Помощь агробизнесу. Как Big data улучшает работу сельхозпредприятий
  5. 5 Как использовать Big Data & AI для увеличения потока клиентов: кейс с крупным банком