Max Home IndustryСпрос на специалистов по анализу данных все еще растет, как и их зарплаты. Школа наук о данных Udacity предлагает семь программ Nanodegree, и все они снова начнутся 29 мая, а набор участников закрывается завтра. Если вы пропустите эту дату, возможность снова появится через несколько месяцев.
В последний раз мы рассматривали диапазон наноразмеров, связанных с данными, Udacity, когда он запустил свою Школу Data Science в июле прошлого года. С тех пор Udacity добавила новые функции как для студенческих, так и для карьерных услуг, и они применимы ко всем его программам Nanodegree. Ежемесячная подписка теперь включает 1–1 технического наставника, которого можно вызывать на 6 часов или более в месяц, а также еженедельные звонки с вашим наставником. Живой чат вместе с задачами — это новая функция для студенческого сообщества. Персональный карьерный коучинг теперь включает ежемесячные индивидуальные звонки, а в целях расширения существующих услуг по резюме, резюме передаются более чем 500 работодателям.
Первой из новых программ является Data Visualization Nanodegree, в которой учащиеся начинают с создания визуализаций данных и информационных панелей, а затем переходят к составлению презентаций с использованием методов повествования, визуализации и анимации для предоставления рекомендаций на основе данных. Исходя из посвящения 10 часов в неделю, он рассчитан на 4 месяца и требует базовых статистических данных и навыков анализа данных. Каждый из его четырех модулей построен на практических проектах (IN CAPS). Они есть:
Знакомство с визуализацией данных: узнайте, как выбрать наиболее подходящую визуализацию данных для анализа, оценить эффективность визуализации данных и создать интерактивные и увлекательные информационные панели Tableau. СОЗДАЙТЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПАНЕЛИ
Дизайн панели мониторингаПроектируйте и создайте панель мониторинга в корпоративной среде. Выявите потребности пользователей, определите ключевые показатели и адаптируйте свою информационную панель к конкретной аудитории. РАЗРАБОТКА ПАНЕЛИ ДАННЫХ
Изучите процесс рассказывания историй и предоставления рекомендаций на основе данных от начала до конца. Вы определите эффективную формулировку проблемы, структурируете представление данных, проведете анализ объема, определите предвзятость и ограничения в своем наборе данных и проведете сквозной анализ. СОЗДАТЬ ИСТОРИЮ ДАННЫХ
Изучите передовые методы визуализации данных и повествования. Научитесь использовать Tableau Storypoint для добавления интерактивности и других визуальных элементов в историю, а также добавляйте анимацию и повествование с помощью Tableau Pages и Flourish.
Также новинкой является Data Engineer Nanodegree, которая требует навыков Python и SQL и распространяется на 5 месяцев по 5 часов в неделю. В нем вы научитесь проектировать модели данных, создавать хранилища данных и озера данных, автоматизировать конвейеры данных и работать с массивными наборами данных. По окончании программы, состоящей из четырех модулей и связанных с ними практических занятий, описанных ниже, вы объедините свои новые навыки, выполнив главный проект инженерии данных.
Моделирование данных: научитесь создавать реляционные модели данных и модели данных NoSQL, соответствующие разнообразным потребностям потребителей данных. Используйте ETL для создания баз данных в PostgreSQL и Apache Cassandra. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛИРОВАНИЯ POSTGRESDATA С APACHE CASSANDRA.
Облачные хранилища данныхОтточите свои навыки работы с хранилищами данных и углубите свое понимание инфраструктуры данных. Создание облачных хранилищ данных на Amazon Web Services (AWS). СОЗДАНИЕ ОБЛАЧНОГО СКЛАДА ДАННЫХ
Spark и Data Lakes Узнайте об экосистеме больших данных и о том, как использовать Spark для работы с массивными наборами данных. Храните большие данные в озере данных и запрашивайте их с помощью Spark.
Конвейеры данных с помощью Airflow Планируйте, автоматизируйте и отслеживайте конвейеры данных с помощью Apache Airflow. Выполняйте проверки качества данных, отслеживайте происхождение данных и работайте с конвейерами данных в производственной среде.
В Data Scientist Nanodegree произошли изменения. Теперь при зачислении те, у кого нет опыта в машинном обучении, направляются на трехмесячный вводный курс по машинному обучению, в котором они:
Изучите базовые алгоритмы машинного обучения, начиная с очистки данных и контролируемых моделей. Затем переходите к глубокому обучению без учителя. Получите практический опыт, применяя свои навыки в упражнениях и проектах по программированию.
Поскольку это Nanodegree, каждый модуль включает в себя практические проекты и промежуточные знания программирования Python, а также рекомендуемые предварительные условия для получения базовых знаний о вероятности и статистике.
Программа 2 в Data Scientist Nanodegree рассчитана на следующие 4 месяца и включает пять модулей, последний из которых является краеугольным камнем:
Решение проблем науки о данных Изучите процесс науки о данных, в том числе о том, как создавать эффективные визуализации данных и как общаться с различными заинтересованными сторонами.
Разработка программного обеспечения для специалистов по данным Развивайте навыки разработки программного обеспечения, необходимые для специалистов по данным, такие как создание модульных тестов и построение классов.
Data Engineering for Data Scientists Научитесь работать с данными на протяжении всего процесса обработки данных, от запуска конвейеров, преобразования данных, построения моделей и развертывания решений до облака. СОЗДАЙТЕ ТРУБОПРОВОДЫ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СООБЩЕНИЙ С РИСУНОК ВОСЕМЬ
План эксперимента и рекомендации: научитесь планировать эксперименты и анализировать результаты A / B-тестов. Изучите подходы к созданию рекомендательных систем. РАЗРАБОТАТЬ РЕКОМЕНДАЦИОННЫЙ ДВИГАТЕЛЬ С IBM
Также были внесены изменения в Программирование для Data Science Nanodegree, которое находится на начальном уровне и длится три месяца, в течение которых участники изучают основы программирования, необходимые для карьеры в области науки о данных. Теперь вы можете выбирать между треком Python, как описано в нашем предыдущем отчете, и треком, который представляет R с теми же модулями:
Введение в основы SQLLearn SQL, такие как JOINs, агрегаты и подзапросы. Узнайте, как использовать SQL для решения сложных бизнес-задач.
Введение в программирование на R Изучите основы программирования на языке R, такие как структуры данных, переменные, циклы и функции. Научитесь визуализировать данные в популярной библиотеке визуализации данных ggplot2. УЗНАТЬ БОЛЬШЕ О НАС BIKESHARE DATA
Введение в контроль версий: узнайте, как использовать контроль версий и поделиться своей работой с другими людьми из отрасли науки о данных. РАЗМЕСТИТЕ СВОЮ РАБОТУ НА GITHUB
Программирование для науки о данных также можно продолжить с помощью Data Analyst Nanodegree, и есть также два бизнес-ориентированных варианта: Predictive Analytics для бизнеса и Business Analytics Nandegree.
Запись на следующие занятия из всех семи заканчивается 28 мая, и вы можете начать курсы сразу после регистрации.