Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/code-free-data-science
В нашем современном мире дата-сайенс становится все более важным направлением, и для многих желающих изучить эту область наличие навыков программирования может стать преградой. Курс Code Free Data Science на платформе Coursera разработан именно для тех, кто хочет погрузиться в мир анализа данных, не имея глубоких знаний в программировании.
Курс охватывает основные аспекты предиктивной аналитики и предоставляет всем участникам возможность ознакомиться с методами машинного обучения с помощью платформы KNIME Analytics. Это открывает двери в изучение шаблонов и закономерностей в данных, позволяя предсказывать будущие тренды и поведение.
Обзор учебного плана:
- Добро пожаловать в мир Big Data: первый модуль вводит в тему больших данных, их возможности и вызовы. Вы получите представление о методологиях, используемых в подходах к анализу данных.
- Введение в платформу KNIME Analytics: второй модуль познакомит вас с установкой и настройкой платформы KNIME. Участники создадут свой первый базовый рабочий процесс и узнают, какие виды анализа возможны с её помощью.
- Манипуляция данными и визуализация: в этом модуле вы научитесь обрабатывать и визуализировать данные, что является важным этапом в анализе данных.
- Машинное обучение: модуль, посвященный методам машинного обучения, позволит вам внедрить теоретические знания на практике.
Программа курса структурирована таким образом, что ее сможет освоить даже человек без предварительной подготовки. Платформа KNIME делает процесс изучения визуальным и интуитивно понятным, что значительно упрощает восприятие сложных концепций.
Я настоятельно рекомендую данный курс тем, кто хочет развивать свои навыки в области науки о данных, но сталкивается с преградами, связанными с программированием. В конечном итоге, вы получите ценные знания и сможете применить их в своей профессиональной деятельности или в дальнейших исследованиях в области больших данных.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/code-free-data-science