Curs
HR Analytics: Predicting Employee Churn in Python
- IntermediarNivel de competențe
- 4.8+
- 41 de recenzii
In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.
Machine Learning
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.
Machine Learning
Curs
Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
Vizualizare date
Curs
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Cloud
Curs
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Raportare
Curs
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
Finanțe aplicate
Curs
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
Pregătirea datelor
Curs
Learn how to analyze survey data with Python and discover when it is appropriate to apply statistical tools that are descriptive and inferential in nature.
Probabilitate și statistică
Curs
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
Manipularea datelor
Curs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Inteligență artificială
Curs
Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Probabilitate și statistică
Curs
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
Dezvoltare software
Curs
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Finanțe aplicate
Curs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Cloud
Curs
Learn defensive programming in R to make your code more robust.
Dezvoltare software
Curs
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Dezvoltare software
Curs
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Manipularea datelor
Curs
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Dezvoltare software
Curs
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
Vizualizare date
Curs
Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.
Vizualizare date
Curs
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
Probabilitate și statistică
Curs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Inteligență artificială
Curs
Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.
Vizualizare date
Curs
Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.
Probabilitate și statistică
Curs
Predict employee turnover and design retention strategies.
Machine Learning
Curs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
Curs
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Dezvoltare software
Data science este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind competențe de programare, metode științifice, algoritmi și altele, data scientiștii analizează datele pentru a forma perspective acționabile.
Va trebui să înveți un limbaj de programare precum Python sau R și să stăpânești principiile matematicii și statisticii. Cunoașterea metodelor de analiză a datelor și a instrumentelor de data science este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța data science. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse pentru a învăța în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.
Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, oamenii de știință ai datelor au nevoie de competențe de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, data science necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, pregătire a datelor și gestionare a bazelor de date. Competențele în machine learning și deep learning pot fi, de asemenea, utile.
Din punct de vedere profesional, aproape orice industrie poate folosi data science într-o oarecare măsură. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc data science pentru a detecta și trata boli, în timp ce companiile financiare îl folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Tot felul de industrii folosesc data science pentru marketing, cum ar fi construirea sistemelor de recomandare și analiza retragerii clienților.
Da, data science se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și la nivel mondial. Este și una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, data scientists cu experiență câștigă în medie $97.609 și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.
Există câteva aspecte de luat în considerare. În primul rând, programele de licență în data science pot fi competitive, necesitând adesea note consistente ridicate. La fel, multe dintre competențele necesare pentru data science cer mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a obține o poziție de nivel de intrare.
Da, vei avea nevoie de experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Totuși, datorită sintaxei relativ simple, Python este adesea alegerea preferată în rândul celor la început de drum.
Pentru o persoană fără experiență prealabilă în programare și/sau matematică, poate dura de obicei 7 până la 12 luni de studiu intensiv pentru a fi la nivelul unui data scientist de nivel de intrare. Cu toate acestea, este important să îți amintești că a învăța doar baza teoretică a data science s-ar putea să nu te facă un adevărat data scientist.
Odată ce ai stăpânit fundamentele data science, te poți specializa în diverse domenii, inclusiv machine learning, inteligență artificială, analiza datelor mari, analiză și inteligență de business, data mining și altele.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.