okursah

Курсы Data Science от школы Академика

3 курса онлайн Data Science от школы Академика - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов 0 рублей.
Анализ научных данных (Science Data Mining)
4.3 19
3 часа
Академика

Анализ научных данных (Science Data Mining)

Сертификат
Бесплатно
Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT
4.3 19
20 часов
Академика

Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT

Сертификат
Бесплатно
Искусственный интеллект: основные шаги Data Science
4.3 19
16 часов
Академика

Искусственный интеллект: основные шаги Data Science

Сертификат
Бесплатно

Онлайн курсы Data Science - Рейтинг курсов

Принятие решений на основе данных и ИИ
  • 69 000 руб. Промокод
  • Длительность: 2 месяца
  • Сертификат
  • Рассрочка: 4 038 руб./мес. Оформить
  • Начало: 27 августа
Принятие решений на основе данных и ИИ
Аналитик данных + стажировка
Аналитик данных + стажировка
Скидка 60%
Data Science + ИИ
Data Science + ИИ
Скидка 60%
Data scientist: тариф Базовый
Data scientist: тариф Базовый
Скидка 60%
Data scientist: тариф PRO
Data scientist: тариф PRO
Скидка 60%
Введение в BI-инструменты
Введение в BI-инструменты
Data Scientist с нуля до Junior
  • 220 320 110 160 руб. Промокод
  • Длительность: 9 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 4 590 руб./мес. Оформить
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Data Scientist с нуля до Junior
Скидка 50%
Введение в Data Science
  • 100 504 50 252 руб. Промокод
  • Длительность: 6 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 4 188 руб./мес. Оформить
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Введение в Data Science
Скидка 50%
Основы практической статистики
Основы практической статистики
Data Scientist: расширенный курс
Data Scientist: расширенный курс
Скидка 55%
Все курсы Data Science

Топ-2 лучших курсов в категории "Data Science" от Академика

Анализ научных данных (Science Data Mining)

Цена курса
Бесплатно
Главная задача перед написанием научной работы — сбор и анализ данных о текущем уровне исследований в определённой области. На курсе научитесь быстро находить важную информацию из большого количества данных — глубже погрузитесь в область исследования, сэкономите своё время на получении результатов и сделаете интересные открытия.
  • Работа с МСЦМеждународная научная конференция (МСЦ) — это мероприятие, где учёные представляют свои последние исследования. Рассмотрим, как найти информацию о предстоящих МСЦ, подать заявку на участие и подготовить презентацию. Узнаете о преимуществах участия в МСЦ для вашей исследовательской карьеры.
  • Методы анализа источников и формирования литературного обзораИзучите различные методы анализа источников, такие как тематический анализ и метаанализ. Разберёте, как писать эффективные литературные обзоры, которые обобщают и синтезируют существующие знания по вашей теме исследования.
  • Работа с системой eLibraryeLibrary — это крупнейшая электронная библиотека научных публикаций в России. Рассмотрите, как пользоваться системой eLibrary для поиска научных статей, книг и других материалов. Научитесь использовать фильтры поиска, сохранять результаты поиска и получать доступ к полным текстам публикаций.
  • Постановка цели и задач исследованияУзнаете о важности чёткой постановки цели и задач исследования. Научитесь формулировать исследовательские вопросы, определять область исследования и устанавливать достижимые цели.
  • Представление списка использованных источниковУзнаете о различных стилях цитирования и о том, как правильно оформлять ссылки на научные источники. Расскажем о важности соблюдения академической честности и избегания плагиата.
  • Источники поиска научных знанийУзнаете о различных источниках поиска научных знаний, включая научные журналы, базы данных, репозитории препринтов и поисковые системы. Научитесь эффективно искать научную литературу и находить релевантные исследования для вашего проекта.
  • Работа с системой eLibraryeLibrary — это крупнейшая электронная библиотека научных публикаций в России. Рассмотрите, как пользоваться системой eLibrary для поиска научных статей, книг и других материалов. Научитесь использовать фильтры поиска, сохранять результаты поиска и получать доступ к полным текстам публикаций.
  • Источники поиска научных знанийУзнаете о различных источниках поиска научных знаний, включая научные журналы, базы данных, репозитории препринтов и поисковые системы. Научитесь эффективно искать научную литературу и находить релевантные исследования для вашего проекта.
  • Наукометрические методы оценки знанийНаукометрические методы используются для количественной оценки научных знаний. Расскажем о различных наукометрических показателях, таких как индекс цитирования, и о том, как их использовать для оценки влияния и качества исследований.
  • Представление списка использованных источниковУзнаете о различных стилях цитирования и о том, как правильно оформлять ссылки на научные источники. Расскажем о важности соблюдения академической честности и избегания плагиата.
  • Наукометрические методы оценки знанийНаукометрические методы используются для количественной оценки научных знаний. Расскажем о различных наукометрических показателях, таких как индекс цитирования, и о том, как их использовать для оценки влияния и качества исследований.
  • Каталогизация и управление библиографической информациейУзнаете о различных инструментах и методах каталогизации и управления библиографической информацией. Научитесь использовать менеджеры библиографии, такие как Mendeley и Zotero, для организации ваших ссылок и создания библиографий.
  • Поиск и анализ данных по патентамПатенты содержат ценную информацию о новых технологиях и изобретениях. Узнаете, как искать и анализировать данные по патентам. Научитесь использовать базы данных патентов, выявлять тенденции в области технологий и оценивать патентоспособность ваших собственных изобретений.
  • Постановка цели и задач исследованияУзнаете о важности чёткой постановки цели и задач исследования. Научитесь формулировать исследовательские вопросы, определять область исследования и устанавливать достижимые цели.
  • Каталогизация и управление библиографической информациейУзнаете о различных инструментах и методах каталогизации и управления библиографической информацией. Научитесь использовать менеджеры библиографии, такие как Mendeley и Zotero, для организации ваших ссылок и создания библиографий.
  • Поиск и анализ данных по патентамПатенты содержат ценную информацию о новых технологиях и изобретениях. Узнаете, как искать и анализировать данные по патентам. Научитесь использовать базы данных патентов, выявлять тенденции в области технологий и оценивать патентоспособность ваших собственных изобретений.
  • Работа с МСЦМеждународная научная конференция (МСЦ) — это мероприятие, где учёные представляют свои последние исследования. Рассмотрим, как найти информацию о предстоящих МСЦ, подать заявку на участие и подготовить презентацию. Узнаете о преимуществах участия в МСЦ для вашей исследовательской карьеры.
  • Методы анализа источников и формирования литературного обзораИзучите различные методы анализа источников, такие как тематический анализ и метаанализ. Разберёте, как писать эффективные литературные обзоры, которые обобщают и синтезируют существующие знания по вашей теме исследования.

Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT

Цена курса
Бесплатно
Научитесь работать с данными, используя мощные инструменты Python! На курсе вы проанализируете зарплаты дата-сайентистов на российском рынке. Освоите pandas, numpy, matplotlib и plotly. А ещё узнаете, как обрабатывать и визуализировать реальные данные о вакансиях, чтобы выявлять скрытые тренды и паттерны. Курс будет полезен тем, кто хочет начать путь в Data Science или углубить знания в обработке и анализе данных.
  • Результаты анализа вакансий Data Science: чего хотят работодатели?Подведение итогов
  • Тысяча и одна вакансия Data Science. Как разобраться в больших данныхРабота в Jupyter Notebook. Файлы csv. Считывание табличных данных в pandasТипы данных в PythonМанипуляции с табличными даннымиФильтрация данныхСортировка данных
  • Тысяча и одна вакансия Data Science. Как разобраться в больших данныхРабота в Jupyter Notebook. Файлы csv. Считывание табличных данных в pandasТипы данных в PythonМанипуляции с табличными даннымиФильтрация данныхСортировка данных
  • Рисуем зарплаты Data Scientists: самостоятельная работа — рисуем график по условиюБиблиотеки matplotlib, seaborn. Круговые диаграммыСтолбчатые диаграммыГистограммыЯщики с усамиПостроение нескольких графиков на одной картинке
  • Рисуем зарплаты Data Scientists: самостоятельная работа — рисуем график по условиюБиблиотеки matplotlib, seaborn. Круговые диаграммыСтолбчатые диаграммыГистограммыЯщики с усамиПостроение нескольких графиков на одной картинке
  • Сравниваем зарплаты в Data Science: что такое квартили и стандартное отклонение?Частотные таблицыОписательные статистики
  • Рисуем интерактивные графики зарплат Data ScientistsБиблиотека plotly. Интерактивные столбчатые диаграммыИнтерактивные гистограммы, столбчатые диаграммыАнимационные визуализации
  • Рисуем интерактивные графики зарплат Data ScientistsБиблиотека plotly. Интерактивные столбчатые диаграммыИнтерактивные гистограммы, столбчатые диаграммыАнимационные визуализации
  • Сравниваем зарплаты в Data Science: что такое квартили и стандартное отклонение?Частотные таблицыОписательные статистики
  • Результаты анализа вакансий Data Science: чего хотят работодатели?Подведение итогов

А Вы знали что у школы Академика самый дорогой курс Data Science стоит 0 рублей.

У школы есть бесплатные курсы.

Школа имеет 19 отзывов, а средняя оценка пользователей — 4.3

Рейтинг онлайн-школ в категории Data Science

Академия Эдюсон
4.85 128 отзывов
Нетология
4.61 143 отзыва
Skillbox
4.61 187 отзывов
Яндекс Практикум
4.55 148 отзывов
Корпоративное обучение от Яндекс Практикума
5 9 отзывов
Слёрм
4.81 83 отзыва

Другие направления курсов Академика

История Курсы по искусственному интеллекту Экономика Курсы обучения коммуникации Самооценка и уверенность в себе Data Science Ораторское мастерство Финансовая грамотность Начало карьеры Менеджер по туризму