Этот курс для тех, кто любит интересные задачи и тех, кто так и не полюбил математику в школе. Олимпиадная (продвинутая) математика строится в первую очередь на логике и интересных сюжетах - ты не столкнешься с длительными вычислениями и десятками теорем, зато разовьешь абстрактное и нестандартное мышление.
Курс охватывает основные разделы олимпиадной математики, необходимые для старта: принцип Дирихле, теория чисел, инварианты, оценка + пример и другие. Все эти идеи ты будешь встречать очень часто, если выберешь для себя карьеру аналитика.
В настоящее время навык программирования считается базовым, необходимым во всех сферах, и анализ данных не исключение. Во время проведения исследования тебе предстоит работать с объёмными датасетами, строить математические модели, преобразовывать данные. Одним из наиболее удобных инструментов для этих целей является язык Python.
Если ты ещё не знаком с программированием, этот курс станет отличным стартом: он начинается с азов - оперирования с переменными, типами объектов и синтаксисом "питона". Курс состоит из коротких видео, сопровожденных тестами на понимание материала, в нем удобно ориентироваться. В конце каждой недели курса (а всего их три) также есть раздел с задачами, которые позволят отработать изученные темы.
А ещё для данного курса не требуется устанавливать Python - работать можно прямо на сайте.
Если ты хочешь уметь с легкостью выделять наиболее важные признаки, отличать шум от достоверных данных и делать максимально точные прогнозы, то нужно быть со статистикой на «ты».
Специально для этих целей разработан статистический язык R, который вместе с пользовательской оболочкой R-Studio делает процесс статистического анализа максимально удобным.
Для уверенного начала в изучении статистики и азов языка R предлагаем обратить внимание на курс «Знакомство с R и базовая статистика» от СПБГУ на платформе Coursera.
Этот курс для начинающих. Он состоит из пяти разделов, где первые три части нацелены на изучение основ языка R, а четвертая и пятая часть вводят в основные приемы статистики с использованием полученных навыков программирования на R.
Почему именно этот курс?
На курсе теория чередуется с примерами и практикой.
Кроме того, благодаря курсу ты сможешь узнать о таких важных понятиях статистики, как показатели центра и вариации, распределения и доверительные интервалы, научитесь проверять гипотезы с помощью тестов и узнаете много других интересных инструментов статистики.
Лайфхак: как попасть на этот другие курсы Coursera?
Многие курсы на Coursera предоставляют сертификат об обучении на платной основе. Курс от СПбГУ — один из таких. Его можно пройти бесплатно в режиме просмотра лекций и без получения сертификата, а если сертификат все-таки нужен, есть возможность подать заявку на финансовую помощь.
На этом курсе от «Института биоинформатики» рассматриваются основные методы и принципы статистического анализа, интерпретация и визуализация получаемых результатов. Ты узнаешь что такое факторный, дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ, научишься сравнивать группы между собой, рассчитывать меры связи и строить регрессионные модели.
Акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчетные формулы.
По итогам данного курса вы сможете глубже погрузиться в концепции из предыдущего курса «Базовая статистика и R» и освоить основы регрессионного анализа, который сыграет существенную роль при написании курсовых и даже исследовательских работ.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. РАБОТА С ЭЛЕКТРОННЫМИ ТАБЛИЦАМИ EXCEL
Программа: MS Excel
:
для второго (отборочного) этапа
для проектного тура заключительного этапа
MS Excel — эталонное средств для обработки данных, используемое повсеместно — от школ до крупных компаний.
Предлагаем обратить внимание на классический вводный курс «Информационные технологии. Работа с электронными таблицами Excel» от РЭУ.
Почему именно этот курс?
Достоинство курса — его структура. Проходя обучение от первого к пятому, последнему, уровню ты сможешь повысить свои навыки с нулевого до продвинутого.
Курс знакомит слушателя практически со всеми возможностями Excel. В процессе обучения нет строгих дедлайнов — можно работать в своем темпе. Каждый раздел состоит из вводных видеороликов, тестовых и практических задач на работу с программой.
Программа обучения поможет быть в курсе всех обновлений от Microsoft благодаря регулярным рассылкам от авторов курса.
Универсальный язык программирования с простым синтаксисом, который позволяет решать сложные аналитические задачи из разных областей.
Знание Python и способность решать с его помощью прикладные задачи высоко ценится на рынке труда при отборе кандидатов на позицию аналитика.
Рекомендуем вам достойный источник для повышения уверенности в работе с этим языком.
Почему именно этот курс?
Он позволит познакомиться с основным инструментарием Python — от ввода данных до рекурсий в комбинации теоретического минимума с практическими примерами.
Курс будет хорошей базой для погружения в специфические направления, требующие написание более сложных кодов.
В рамках курса при компании «IBM» ты сможешь построить представление о фундаментальных аспектах деятельности любого аналитика: от загрузки данных до построения моделей машинного обучения.
Ты освоишь стандартные библиотеки (Pandas, Numpy и Scipy) для активной работы с табличными данными. Кроме этого, познакомишься с библиотекой scikit-learn, содержащей базовые модели машинного обучения.
По итогам курса ты напишешь реальный проект, который станет показателем твоих навыков владения языком Python для анализа данных.