Видеокурсы по обработке и анализу данных
Онлайн-курсы по анализу и обработке данных, искусственному интеллекту, машинному обучению, сортировке больших даных и др.
Популярное в обработка и анализ данных
Авторы и Школы в категории Обработка и анализ данных
Обработка и анализ данных: Список курсов
Курс по Data Science для middle: senior-навыки за 6 недель
Best practices по внедрению моделей в продакшн на примере реальных задач из BigTech. Без «красивых» ML и базовых методов - только грязные данные, real-time ML и ежедневные проблемы DS на работе.
Simulative
8 дек. 2025 г., 22:23
Симулятор собеседования аналитика
Симулятор трудоустройства аналитика — это практический курс, который помогает быстро и уверенно выйти на рынок и получить первую или более сильную позицию в аналитике. Программа построена так, чтобы вы прошли весь путь кандидата: от первых откликов и общения с рекрутером до технического интервью, продуктовых кейсов и тестовых заданий из реальных компаний.После прохождения Симулятора вы перестаёте быть «ещё одним джуном среди сотен». Вы начинаете
karpov.courses
1 дек. 2025 г., 17:19
Инженер данных с нуля
Приобретите востребованные навыки инженера данных всего за 6 месяцев. Подготовьтесь к собеседованию на должность junior инженера-данных.Что делает инженер данных:Данные — это фундамент. Их сбор помогает понимать потребности, разрабатывать лучшие решения, оценивать риски и даже анализировать здоровье.Однако, данные не только нужно собирать, необходимо также их обрабатывать, структурировать, автоматизировать и сохранять. Здесь роль инженеров данных
Тимерлан Уразметов
12 нояб. 2025 г., 19:20
ИИ для аналитика
Изучите искусственный интеллект как инструмент для системного аналитика. Практические занятия, методы и готовые примеры для работы с требованиями, интеграциями, базами данных, документацией и многим другим.Почему искусственный интеллект важен?Искусственный интеллект становится незаменимым помощником для системных аналитиков.Он помогает упорядочить требования, анализировать информацию, создавать визуализации, готовить отчеты и формулировать заключ
zerotomastery.io
4 нояб. 2025 г., 21:07
Основы Apache Spark и PySpark
Fundamentals of Apache Spark and PySpark
Apache Spark — один из важнейших инструментов для любого начинающего Data Engineer или Data Scientist. А PySpark — это способ раскрыть всю мощь Spark с помощью привычного Python.Этот курс создан для тех, кто хочет уверенно войти в мир больших данных. Мы разберём архитектуру Spark, научим писать понятный и эффективный код на PySpark и покажем, как создавать масштабируемые конвейеры обработки данных.Обучение построено на практике: вы будете работат
Simulative
27 окт. 2025 г., 23:57
Научись делать выводы на основе данных
Делать аналитику — это навык. И этот навык необходимо развивать, если вы хотите принимать решения на основе данных, а не интуиции. Курс подойдёт тем, кто работает с продуктом, цифрами или командами и хочет видеть в данных реальные инсайты.
Яндекс.Практикум
13 окт. 2025 г., 23:10
Курс «Python для анализа данных»
За 3 месяца вы освоите Python для анализа данных и создадите проект в портфолио.Вы научитесь собирать, очищать, анализировать и визуализировать данные, а также применять базовые модели машинного обучения. Курс сочетает теорию, практику и работу в интерактивных тренажёрах.
Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных
Курс «Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt» - это практическая программа, которая помогает освоить одну из ключевых технологий современной аналитики данных. Вы научитесь строить хранилища и трансформации на dbt, применять лучшие практики DataOps, автоматизировать процессы и обеспечивать качество данных.Обучение построено в формате «миссий» - пошаговых заданий, которые ведут от базовой настройки проекта и подключения к PostgreSQL до продв
Аналитическая инженерия для дата-профессионалов
Analytics Engineering for Data Professionals
Analytics Engineering - это фундамент Data Science и искусственного интеллекта. Данный подход представляет собой динамичное сочетание инженерии данных и аналитики, выступая мостом между этими двумя областями. Инженеры по аналитике данных отвечают за значительную часть жизненного цикла данных: от загрузки источников данных и построения дата-складов с соответствующими пайплайнами до интеграции с инструментами бизнес-аналитики.Если вы - аналитик или
David Reger
9 сент. 2025 г., 13:37
Основы Apache Iceberg
Apache Iceberg Fundamentals
Современным дата-платформам нужна гибкость озёр данных и надёжность хранилищ. Apache Iceberg сочетает оба подхода. В этом курсе вы разберётесь, как работает этот мощный формат открытых таблиц, изучите его архитектуру и научитесь использовать ключевые возможности: эволюцию схем, «путешествия во времени» и высокопроизводительную аналитику в Lakehouse-системах.Курс построен на практических примерах из реальной инженерии данных. Вы развернёте локальн
Узнать больше о Обработка и анализ данных
Что такое Обработка и анализ данных ?
Обработка и анализ данных - это процессы, которые используются для сбора, хранения, обработки и анализа большого количества данных. Они могут включать в себя использование специализированных инструментов и технологий для извлечения значимой информации и получения важных выводов из данных. Цель обработки и анализа данных - это помочь организациям или людям принимать более осознанные решения и достигать более эффективных результатов.
Кто использует Обработку и анализ данных ?
Обработка и анализ данных используются множеством различных организаций и индустрий, включая: Компании технологического сектора, использующие данные для улучшения продуктов и услуг Финансовые организации, использующие данные для риск-менеджмента и анализа рынка Медицинские институты, использующие данные для исследований и принятия решений в медицине Правительственные организации, использующие данные для планирования и принятия решений Некоммерческие организации, использующие данные для оценки эффективности и определения приоритетов.
Для чего используют Обработку и анализ данных ?
Обработка и анализ данных используются для различных целей, включая: Поиск инсайтов и понимание трендов: Обработка и анализ данных помогают находить новые возможности и понимать поведение клиентов или партнеров. Принятие решений: Обработка и анализ данных может помочь лидерам организации принимать более осознанные решения на основе фактов и данных, а не интуиции. Оптимизация бизнес-процессов: Обработка и анализ данных могут помочь определить узкие места в бизнес-процессах и находить способы их улучшения. Автоматизация и роботизация: Обработка и анализ данных может использоваться для автоматизации рутинных задач и увеличения эффективности бизнес-процессов.