Сегодня все чаще в Рунете появляется одна за одной статьи про Big Data, про необходимость приобретать навыки работы с массивами информации, в частности для специалистов по управлению персоналом.
В сегодняшнем посте хочу дать небольшой обзор, где можно почерпнуть подобные знания.
В большинстве свое эти ресурсы на английском языке. На русском пока бесплатно никто не делиться. Но, если Вы знаете таких, то буду благодарна за ссылку, которую обязательно сделаю общедоступной.
Итак.
Вашингтонский Университете предлагает Вводный курс Introduction to Data Science. Он состоит из 4 частей, рассчитан на 8 недель, по 10-12 часов занятий каждая. Это достаточно много и нагрузка получается немалая. Но данный ВУЗ отличается хорошей подготовленностью педагогического состава. Однако, авторы курса рассчитывают, что Вы подойдете к изучению курса с уже некоторой базой знаний по предлагаемой теме.
Гарвардский Университет также готов поделиться своими знаниями в области массивов данных (Big Data), предложив нам курс Data Science course. Нашему вниманию предстают лекции. слайды, задания для домашней работы, даже лабораторные работы. Дополнено все списком рекомендуемой литературы, ссылками на дополнительные ресурсы.
Университет Принстона не отстает и предлагает свой вариант курса про массивы данных - "Статистика".
Калифорнийский Технологический Университет также выложил в свободный доступ свой материал, их курс Learning from Data выложен в виде 18 лекций с видео и слайдами, доступными для скачивания.
Университет Хопкинса представляет не менее любопытный курс Data Analysis. Предполагается, что Вы затратите 8 недель по 3-5 часов занятий еженедельно. От Вас также потребуются предварительные знания в области R программирования. Это же учебное заведение предлагает в рамках проекта Coursera.org еще парочку курсов, способных дополнить Ваш багаж относительно статистики, анализа и работы с массивом информации. Например, Getting and Cleaning Data. А пройдя все предложенные курсы в рамках специализации и заплатив небольшой взнос (fee) Вы сможете стать счастливым обладателем сертификата.
Можно заняться самообучением и работать с электронной версией учебника Learning Statistics with R или с r-bootcamp. В случае, если Вы совсем тяготитесь материалами на английском языке то можно почитать любопытную книжку на русском: Наглядная статистика.
Используем R! (дата обращения: март 2015 г.)
Хочется еще добавить, что несмотря на английский язык, на котором ведется преподавание, представленный учебным материал подается по возможности максимально полезно и интересно без излишнего занудства и академичности, а также личного отношения и скрытых продаж.
Успехов!
В сегодняшнем посте хочу дать небольшой обзор, где можно почерпнуть подобные знания.
В большинстве свое эти ресурсы на английском языке. На русском пока бесплатно никто не делиться. Но, если Вы знаете таких, то буду благодарна за ссылку, которую обязательно сделаю общедоступной.
Итак.
Вашингтонский Университете предлагает Вводный курс Introduction to Data Science. Он состоит из 4 частей, рассчитан на 8 недель, по 10-12 часов занятий каждая. Это достаточно много и нагрузка получается немалая. Но данный ВУЗ отличается хорошей подготовленностью педагогического состава. Однако, авторы курса рассчитывают, что Вы подойдете к изучению курса с уже некоторой базой знаний по предлагаемой теме.
Гарвардский Университет также готов поделиться своими знаниями в области массивов данных (Big Data), предложив нам курс Data Science course. Нашему вниманию предстают лекции. слайды, задания для домашней работы, даже лабораторные работы. Дополнено все списком рекомендуемой литературы, ссылками на дополнительные ресурсы.
Университет Принстона не отстает и предлагает свой вариант курса про массивы данных - "Статистика".
Калифорнийский Технологический Университет также выложил в свободный доступ свой материал, их курс Learning from Data выложен в виде 18 лекций с видео и слайдами, доступными для скачивания.
Университет Хопкинса представляет не менее любопытный курс Data Analysis. Предполагается, что Вы затратите 8 недель по 3-5 часов занятий еженедельно. От Вас также потребуются предварительные знания в области R программирования. Это же учебное заведение предлагает в рамках проекта Coursera.org еще парочку курсов, способных дополнить Ваш багаж относительно статистики, анализа и работы с массивом информации. Например, Getting and Cleaning Data. А пройдя все предложенные курсы в рамках специализации и заплатив небольшой взнос (fee) Вы сможете стать счастливым обладателем сертификата.
Можно заняться самообучением и работать с электронной версией учебника Learning Statistics with R или с r-bootcamp. В случае, если Вы совсем тяготитесь материалами на английском языке то можно почитать любопытную книжку на русском: Наглядная статистика.
Используем R! (дата обращения: март 2015 г.)
Успехов!
Комментариев нет:
Отправить комментарий