Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Stăpânește manipularea datelor de tip serie temporală în R, inclusiv importul, rezumarea și subselectarea, cu zoo, lubridate și xts.
Manipularea datelor
Curs
În acest curs vei învăța cum să prezici evenimente viitoare folosind regresie liniară, modele aditive generalizate, păduri aleatoare și xgboost.
Machine Learning
Curs
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Vizualizare date
Curs
Folosește analiza expresiei diferențiale RNA-Seq pentru a identifica genele probabil importante pentru diferite boli sau condiții.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să faci predicții despre viitor folosind prognoza seriilor temporale în R, inclusiv modele ARIMA și metode de netezire exponențială.
Probabilitate și statistică
Curs
Află ce este analiza bayesiană a datelor, cum funcționează și de ce este un instrument util în trusa ta de data science.
Probabilitate și statistică
Curs
Acest curs oferă o introducere în clustering și reducerea dimensionalității în R din perspectiva învățării automate.
Machine Learning
Curs
Explorează variabilele latente, precum personalitatea, folosind analize factoriale exploratorii și confirmatorii.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață esențialul analizării, manipulării și calculului cu date și ore în R.
Dezvoltare software
Curs
Dezvoltă o intuiție solidă despre cum funcționează clusteringul ierarhic și k-means și învață să le aplici pentru a extrage insight-uri din datele tale.
Machine Learning
Curs
Devino expert în ajustarea modelelor ARIMA (autoregressive integrated moving average) la date de tip serie temporală folosind R.
Probabilitate și statistică
Curs
În acest curs vei învăța cum să faci inferență folosind modele liniare.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață designul de sondaje folosind structuri comune de design, apoi vizualizează și analizează rezultatele sondajului.
Probabilitate și statistică
Curs
Descoperă diferite tipuri în modelarea datelor, inclusiv pentru predicție, și învață să faci regresie liniară și evaluarea modelului în Tidyverse.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Dezvoltare software
Curs
Analizează datele text în R folosind cadrul tidy.
Manipularea datelor
Curs
Vizualizează, explorează și impută ușor date lipsă cu naniar, o abordare tidyverse friendly pentru date lipsă.
Pregătirea datelor
Curs
Acest curs predă ideile esențiale din machine learning, precum cum să construiești și să evaluezi modele predictive.
Machine Learning
Curs
Cursul Modelul liniar generalizat îți extinde setul de instrumente de regresie pentru a include regresia logistică și Poisson.
Probabilitate și statistică
Curs
Află cum funcționează datele în R și explorează lumea instrucțiunilor if, a buclelor și a funcțiilor folosind exemple financiare.
Finanțe aplicate
Curs
Învață cum să colectezi și să descarci eficient date de pe orice site web folosind R.
Pregătirea datelor
Curs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilitate și statistică
Curs
Gestionează complexitatea din codul tău folosind programarea orientată pe obiecte cu sistemele S3 și R6.
Dezvoltare software
Curs
Folosește abilități de manipulare și vizualizare a datelor pentru a explora voturile istorice ale Adunării Generale a Națiunilor Unite.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Învață să analizezi și să vizualizezi date de rețea cu pachetul igraph și să creezi grafice interactive de rețea cu threejs.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să folosești modele bazate pe arbori și ansambluri pentru a face predicții de clasificare și regresie cu tidymodels.
Machine Learning
Curs
Învață să vizualizezi serii temporale în R, apoi exersează cu un studiu de caz despre selecția acțiunilor.
Vizualizare date
Curs
Pregătește-te să categorizezi! În acest curs, vei lucra cu date nenumerice, precum funcții sau răspunsuri la sondaje, folosind Tidyverse.
Manipularea datelor
Curs
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Finanțe aplicate
Curs
Folosește pachetele tidyr și purrr din tidyverse pentru a genera, explora și evalua modele de machine learning.
Machine Learning
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.