AwS и IBM: курсы для Data-аналитиков от крупных международных компаний и университетов

The Tech Время чтения: 1 мин

В этой подборке онлайн-курсы, благодаря которым вы сможете обучиться основам и навыкам, необходимым в работе аналитикам данных.

Python and Statistics for Financial Analysis от Hong Kong University of Science and Technology

К концу курса вы освоите как делать следующие задачи с помощью Python:

— импортировать, обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данных в pandas Dataframe

— манипулировать существующими финансовыми данными

— применять важные статистические концепции в финансовом контексте

— создавать торговую модель, используя модель множественной линейной регрессии

— оценивать эффективность торговой модели с помощью различных инвестиционных индикаторов.

Business Analytics with Excel: Elementary to Advanced от University от Johns Hopkins

Этот курс ознакомит студентов с аналитическими структурами, используемыми для принятия решений с помощью моделирования в Excel.

К ним относятся линейная и целочисленная оптимизация, анализ решений и моделирование рисков. Для начала студенты ознакомятся с теоретической базой, а затем будут применять полученные знания на реальных бизнес-кейсах с помощью Excel.

Getting Started with Data Analytics on AWS от Amazon Web Services 

Чему вы научитесь после курса: 

— объяснять различные виды анализа данных: описательный, диагностический, прогнозирующий, предписывающий

— поймете, как выполнять описательную аналитику данных в облаке с типичными наборами данных

— как построить простые визуализации в AWS QuickSight для создания описательной аналитики, используя S3, Cloudtrail и Athena.

Курс длится неделю и состоит из 10 видеоуроков, 9 заметок и 1 практического задания.

IBM Data Analyst Professional Certificate от IBM

Этот курс предназначен для людей, которые хотят изучить основы data-анализа, включая использование электронных таблиц и Python для сортировки и структурирования данных.

К концу этого курса вы сможете: 

— использовать электронные таблицы и Excel для выполнения различных задач анализа данных, таких как обработка данных

— применять практические знания о Python для анализа данных с использованием библиотек Python, таких как Pandas и Numpy

— описывать экосистему данных и составлять запросы для доступа к данным в облачных базах данных с помощью SQL и Python

— создавать различные диаграммы и графики в Excel и работать с IBM Cognos Analytics для построения информационных панелей— визуализировать данные с помощью библиотек Python, таких как Matplotlib.