Power BI: no iesācēja līdz pārliecinātam biznesa lietotājam - kurss RUB 875. no Stepika, treniņš 5-7 stundas nedēļā, Datums: 2023. gada 2. decembris.
Literārs Mistrojums / / December 05, 2023
Stepik ir izglītības platforma un tiešsaistes kursu izstrādātājs.
Mēs izstrādājam adaptīvos mācību algoritmus, sadarbojamies ar MOOC autoriem un palīdzam vadīt konkursus un pārkvalifikācijas programmas.
Mūsu mērķis ir padarīt izglītību atvērtu un ērtu.
Stepik ir plaši pazīstama Krievijas izglītības platforma, kas dibināta 2013. gadā. Stepik ir reģistrēti vairāk nekā miljons lietotāju no Krievijas un NVS valstīm. Šobrīd Stepik piedāvā vairākus tūkstošus apmācību kursu par dažādām tēmām.
Stepik platformā ir iekļauts bezmaksas aktivitāšu un nodarbību dizainers. Jebkurš reģistrēts lietotājs var izveidot interaktīvu apmācību kursu. Tajā pašā laikā mācību materiālu autori saglabā autortiesības. Pakalpojumā nav ierobežojumu studentu skaitam vienā kursā.
Stepik ir plašas iespējas izveidot tiešsaistes kursus, apmācības un nodarbības, izmantojot tekstus, video, bildes, testa uzdevumi, kuru laikā var veikt pārrunas ar citiem skolēniem, kā arī ar skolotājs. Kopumā Stepik satur 20 veidu uzdevumus, kuru pārbaudi var veikt gan automātiski, gan manuāli.
Liela šīs platformas priekšrocība ir iespēja iegult izveidotos materiālus trešo pušu vietnēs, piemēram, Moodle un Canvas.
Turklāt Stepik var tikt izmantots kā dažādu pasākumu norises vieta, piemēram, olimpiādes un konkursi.
Platformas saskarne ir pilnībā krievu valodā, diezgan draudzīga un intuitīva. Platforma ir pilnīgi bezmaksas.
Par katru Stepik apgūto kursu students saņem apliecību par kursa apguvi. Arī sertifikāta iegūšana ir bez maksas.
Šīs apmācības sniedz izpratni par Apache Spark ietvara pamatjēdzieniem un to, kā to izmantot, lai izstrādātu uz datiem balstītas lietojumprogrammas. Mēs aplūkosim šīs sistēmas izmantošanu automātiskai koda ģenerēšanai un izplatītai izpildei. Studenti apgūs darbu ar datu failiem dažādos formātos (CSV, Json, Avro, Parquet) Spark aplikācijās, izmantojot SQL un DataFrame. Turklāt mēs runāsim par datu ielādi no ārējās atmiņas, piemēram, Cassandra, Kafka, Postgres un S3, un uz to. Praktiskie vingrinājumi tiek pabeigti Python, izmantojot Jupyter Web piezīmjdatorus.
Lietišķā datu analīze SQL. Importēšana un eksportēšana, datu tīrīšana, attiecību meklēšana un indikatoru analīze, analītiskās funkcijas un darbs ar JSON.
Datu analītiķu kurss no nulles Iegūstiet pieprasītu profesiju neatkarīgi no iepriekšējās pieredzes, specialitātes un izglītības