Чем привлекателен анализ данных и на какие направления он делится? Как перестать беспокоиться и начать анализировать данные? А также с чего начать простому программисту? Ответы на эти вопросы и многое другое в данном докладе.
http://geekweekconf.ru
Анализ данных: Data Science и Data Engineering @ GeekWeekConf 2015
1. Анализ данных:
Data Science
и Data Engineering
Ermakov Petr @ HeadHunter
GeekWeekConf 2015 @ 22.11.2015
http://bit.ly/data_gwc2015
2. О себе
• HeadHunter, Старший разработчик
• МГТУ им Баумана, Лектор
• https://ru.linkedin.com/in/
ermakovpetr
• https://www.facebook.com/
ermakovpetr
3. План на лекцию
• Услышим много buzzword’ов
• Увидим кучу разных графиков
• Узнаем как обстоят дела с работой для data
scientist’ов
17. Очные курсы
• Бесплатные
• ШАД: https://yandexdataschool.ru
• ПЗАД: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?
title=Спецкурс_«Прикладные_задачи_анализа_данных»
• Платные
• New Professions Lab: http://newprolab.com/bigdata/
• Школа данных “Билайн”: http://bigdata.beeline.digital
• MLClass: http://dscourse.mlclass.ru
18. MOOC
• Mining Massive Datasets https://www.coursera.org/course/
mmds
• Practical Machine Learning https://www.coursera.org/course/
predmachlearn
• Data Analysis and Statistical Inference https://
www.coursera.org/course/statistics
• Core Concepts in Data Analysis https://www.coursera.org/
course/datan
• Statistics: Making Sense of Data https://www.coursera.org/
course/introstats
19. MOOC
• Introduction to Data Science https://www.coursera.org/course/
datasci
• Natural Language Processing https://www.coursera.org/course/
nlangp
• Neural Networks for Machine Learning https://
www.coursera.org/course/neuralnets
• Machine Learning https://www.coursera.org/course/
machlearning
• Machine Learning https://www.coursera.org/learn/machine-
learning