Mining Massive Datasets

Закінчився курс Mining Massive Datasets. Він був тяжчим, ніж зазвичай курси від Coursera. Якщо вам потрібно застосовувати data mining техніки на великих даних - це саме те, що ви шукали. До того ж тут можна завантажити безкоштовну книгу.

Трохи статистики по сертифікатах:  2454 сертифікати про закінчення, з них 936 "з відзнакою".

Coursera. Introduction to Data Science.

Закінчила ще один курс від Coursera. Oтримала сертифікат з відзнакою (фінальний бал: 98,6 %):

Кілька слів про курс:
Introduction to Data Science один видався мені  одним з найкорисніших, які я проходила. Основний акцент вcіх завдань - використання на практиці для обробки великих об'ємів даних. Більшість завдань виявились досить складними, ось їх перелік:

1. Аналіз настроїв у Twitter-повідомленнях на Python.
2. Аналіз бази даних (включно з множенням матриць та обрахуванням коефіцієнта подібності між елементами) (база даних SQLite)
3. MapReduce на Python.
4. MapReduce з використанням JSMapReduce (http://www.jsmapreduce.com/)
5. NoSQL проект аналізу 0,5 ТВ  графа використовуючи Amazon Web Services та Apache Pig. 
6. Участь у змаганні (можна було обрати довільне) на Kaggle.
7. Візуальна аналітика та створення дешборда  у Tableau.
8. Участь у реальному проекті. 

Теми лекцій:

1. Реляційні бази та реляційна алгебра.
2. MapReduce
3. NoSQL
4. Статистичний аналіз
5. Machine Learning
6. Візуалізація
7. Аналіз графів

Якщо ви цікавитесь Big Data, аналізом даних чи Data Science - курс буде надзвичайно корисним.

Особиста оцінка: 10 з 10.

Coursera: Web Intelligence and Big Data.

Finished with distinction:

Курс Machine Learning від Coursera

На початку листопада закінчився курс Machine Learning (Машинне навчання). 

Andrew Ng (один із засновників Coursera) - фантастичний лектор. Він просто і доступно пояснює математичний апарат, необхідний для розробки алгоритмів. Також в межах курсу надзвичайно багато порад по оптимізації алгоритмів та їх реалізації.

Курс триває 10 тижнів та охоплює такі питання:

• Лінійна регресія
• Логістична регресія
• Нейронні мережі
• Метод опорних векторів
• Кластеризація
• Зменшення розмірності (Метод головних компонент)
• Виявлення аномалій
• Рекомендаційні системи

Щотижня потрібно здавати тести по матеріалу, а також виконувати практичні завдання на Octave.  Кінцевий результат приводиться до стобальної шкали,  де теоретичний матеріал  складає 1/3 ,  а практичний 2/3.

Octave виявився дуже хорошим інструментом для розробки прототипів.  Сам курс надзвичайно підлаштований під схему онлайн-навчання і дозволяє саме здобувати нові знання, а не перевіряти вже існуючі.

По завершенню курсу тим, хто набрав 80 і більше балів надсилають такий симпатичний сертифікат, підписаний лектором:

Також, Coursera запускає сервіс пошуку роботи. Наразі він працює лише для вакансій Software Engineer, але далі планують розширити і для інших спеціальностей.

Недоліки курсу: Немає
Особиста оцінка: 10 з 10.

Computing for Data Analysis: Сертифікат

Отримала сертифікат про завершення курсу Computing for Data Analysis:

Коротко про курс:

Простий, чіткий та зрозумілий. В стислій формі (курс триває 4 тижні) показано як працювати з R від інсталяції до створення класів. Детальніше про курс можна прочитати тут: https://www.coursera.org/course/compdata. Зазвичай, лекції Coursera доступні і після завершення курсу.

Model thinking: Сертифікат

Сьогодні отримала сертифікат від Coursera: