Вебинары по data science — апрель 2020

Апрель 2020-го… Режим самоизоляции в самом разгаре. Если у вас просмотрены все сериалы из закладок, кот затискан до состояния «Ш-ш-ш-ш, не вылезу я из-под дивана, я жить хочу» и даже наведен порядок в папке «Неразобранное», то самое время заняться чем-то полезным.

Вполне возможно, что этим полезным может стать приобретение новых знаний в таком перспективном направлении, как анализ данных (data science).
Самое время начать разбираться в моделях анализа данных, погрузиться в массивы информации и получить опыт в интересном направлении — Data Scientist.

И тогда режим самоизоляции превратится в САМООБРАЗОВАНИЕ, что согласитесь, гораздо интересней.
Не огорчайтесь, если некоторые из представленных мероприятий уже прошли, много вебинаров можно просмотреть в записи (ссылки будут добавляться).
Все вебинары бесплатные, требуется только регистрация.

Disclaimer: в вебинарах, предоставленных онлайн-школами, естественно, содержится и реклама этих самых школ (обратная сторона бесплатности однако), зато контент точно актуальный и профессиональный. Если вы решите записаться на курсы, то просмотрев видео, поймете, нравится ли вам преподаватель, стиль обучения, подходит ли тематика.

16-18 апреля, 20:30 Бесплатный интенсив по Data Science Для начинающих
День 1 — общее введение в тему анализа данных, затем кратко основы Python: экспресс-введение, загрузка и визуализация данных (запись первого дня интенсива, перемотать примерно на 31:00, начало там, всплывающее окошко просто закройте);
День 2 — Обучение ML-модели: знакомство с разными моделями, оценка их качества (запись второго дня интенсива);
День 3 — Подведение итогов и разбор домашних заданий (запись третьего дня интенсива).


В онлайн-университете Skillbox довольно много вебинаров по IT тематике: дизайн, программирование, маркетинг

19 апреля, 13:00 — 16:00 Data Challenge для начинающих: станьте Data Scientist’ом на 3 часа! Что будет — попробуйте себя в Data Challenge и узнайте, подойдёт ли вам профессия в Data.
В расписании час теории, на которой вы узнаете, что такое Data Science, Machine Learning, Big Data и два часа практики, чтобы сделать детектор fake news под руководством эксперта из онлайн-школы Skillfactory.
22 апреля, 15:00 Вебинар «Как цифровая трансформация меняет
бизнес в России
О чем пойдет речь:
Как расти быстрее конкурентов и не отдать им ваш рынок.
Как определить «точки», где цифровая трансформация даст максимальный эффект.
Как обеспечить непрерывность процессов в условиях самоизоляции и карантина.
Выступит Игорь Кириченко, CEO и член совета директоров российской ИТ-компании Naumen.
26 апреля, 13:00 — 16:00 Карьерный bootcamp по аналитике данных 3 часа погружения в анализ данных с обратной связью экспертов — абсолютно бесплатно. За 3 часа разложим всё по полочкам и дадим алгоритмы работы с данными.
Программа мероприятия:
Блок 1 — Карьера и развитие в анализе данных
Блок 2 — Анализировать данные: как? Mindmap инструментов, которыми должен владеть аналитик
Блок 3 — Визуализировать данные: как? Возможности использования Power BI для целей бизнеса
29 апреля, 19:00 Что такое data-журналистика и зачем ею заниматься На вебинаре Андрей Задорожный расскажет, что нужно уметь, чтобы раскапывать в огромных данных закономерности и создавать из них вовлекающие истории, какие навыки и инструменты нужны, чтобы практиковаться в data-журналистике (Python, Tableau, Data Storytelling).


На сайте университета интернет-профессий «Нетология» размещены записи вебинаров и лекций по различным IT-направлениям: аналитика, дизайн, программирование и др.

Data Science, черные ящики – и почему вам сильно повезло — Андрей Себрант рассказывает, почему Data Science оказывается одной из главных причин радикального изменения информационных технологий – а через них, в свою очередь, промышленности и жизни людей в целом.

Методы регрессионного анализа в Data Science — познакомитесь с понятием линейных регрессий;
— изучите, где и как их можно применять на практике;
— узнаете, какие темы и разделы математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей используются в области Data Science.

Добавить комментарий