Courses from 1000+ universities
Buried in Coursera’s 300-page prospectus: two failed merger attempts, competing bidders, a rogue shareholder, and a combined market cap that shrank from $3.8 billion to $1.7 billion.
600 Free Google Certifications
Psychology
Information Technology
Digital Marketing
AP® Microeconomics
Let's Get Started: Building Self-Awareness
Dino 101: Dinosaur Paleobiology
Organize and share your learning with Class Central Lists.
View our Lists Showcase
Практическое введение в C++ с акцентом на решение задач. Охватывает базовые конструкции языка, циклы, массивы, функции, строки и стандартные алгоритмы STL.
Learn essential Big Data technologies: HDFS, MapReduce, and Spark RDD. Gain practical skills in distributed file systems, text processing, and solving business cases using real datasets on a live cluster.
Learn efficient data labeling for ML using crowdsourcing. Master techniques for quality control, task design, and performer management. Develop your own project on a real platform, gaining practical experience in large-scale data collection.
Углубленное изучение C++ с акцентом на эффективность кода, включая макросы, шаблоны, оптимизацию, модель памяти, контейнеры и многопоточность. Завершается созданием поисковой системы.
Углубленное изучение C++: виртуальные методы, неопределенное поведение, шаблоны, санитайзеры, protobuf и большой трехнедельный проект для закрепления навыков эффективного программирования.
Изучите идиомы C++, эффективное использование контейнеров и принципы создания элегантного кода для разработки быстрых и легко поддерживаемых программ.
Master big data analysis using Hive, Spark SQL, DataFrames, and GraphFrames. Learn efficient data warehousing, graph processing, and Spark optimization for improved productivity and performance.
Explore real-time data processing, Spark Streaming, and NoSQL databases like Cassandra and Redis. Master stream processing systems for building robust Big Data applications.
Integrate knowledge from previous courses to build a real-world Big Data application, combining various data sources to create a predictive model for financial markets.
Explore machine learning at scale using Spark MLLib. Learn to build linear models, process text, create decision trees, and construct recommender systems for real-world applications.
Углубленное изучение C++: целочисленные типы, шаблоны, наследование, итераторы, алгоритмы. Практика с юнит-тестами, многофайловыми проектами и созданием базы данных.
Освойте полный цикл анализа данных: от сбора до оценки качества решений. Изучите современные методы, инструменты и применение в реальных задачах, включая рекомендательные системы и прогнозирование спроса.
Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.