Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Întărește-ți cunoștințele despre subiectele acoperite în Manipulating Time Series in R folosind date reale din studii de caz.
Probabilitate și statistică
Curs
În acest curs vei învăța cum să folosești data science pentru mai multe sarcini comune de marketing.
Machine Learning
Curs
Explorează regulile de asociere în analiza coșului de cumpărături cu R, analizând datele de retail și creând recomandări de filme.
Manipularea datelor
Curs
Perfecționează-ți abilitățile R pentru a testa, analiza și optimiza portofolii financiare.
Finanțe aplicate
Curs
Învață să folosești metode de estimare bayesiană pentru a face inferențe mai bune despre modelele de regresie liniară.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să detectezi frauda cu analytics în R.
Machine Learning
Curs
Diagnostichează, vizualizează și tratează datele lipsă cu o gamă de tehnici de imputare și sfaturi pentru a-ți îmbunătăți rezultatele.
Manipularea datelor
Curs
Învață să analizezi și să interpretezi date ChIP-seq cu ajutorul Bioconductor, folosind un set de date despre cancerul uman.
Probabilitate și statistică
Curs
Obține o imagine de ansamblu asupra tuturor abilităților și instrumentelor necesare pentru a excela în Natural Language Processing în R.
Machine Learning
Curs
Învață să scrii cod scalabil pentru lucrul cu big data în R folosind pachetele bigmemory și iotools.
Dezvoltare software
Curs
Exersează-ți abilitățile Shiny construind aplicații Shiny distractive pentru scenarii reale!
Raportare
Curs
Învață să vizualizezi big data în R folosind ggplot2 și trelliscopejs.
Vizualizare date
Curs
Învață să vizualizezi și să explorezi rapid date demografice de la United States Census Bureau folosind instrumente tidyverse.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Învață tehnici de reducere a dimensionalității în R și stăpânește selecția și extragerea de caracteristici pentru propriile date și modele.
Machine Learning
Curs
Învață analiza sentimentelor identificând limbajul pozitiv și negativ, intenția emoțională specifică și creând vizualizări convingătoare.
Machine Learning
Curs
În acest curs, te vei pregăti pentru cele mai frecvente subiecte statistice, de la distribuții la testarea ipotezelor, modele de regresie și multe altele.
Probabilitate și statistică
Curs
În acest curs vei învăța cum să creezi dashboarduri statice și interactive folosind flexdashboard și shiny.
Raportare
Curs
Acest curs îți arată cum să combini și să îmbini seturi de date cu data.table.
Manipularea datelor
Curs
Specifică și ajustează modele GARCH pentru a prognoza volatilitatea variabilă în timp și value-at-risk.
Finanțe aplicate
Curs
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Finanțe aplicate
Curs
Extrage și vizualizează datele Twitter, efectuează analiza sentimentelor și a rețelei și cartografiază geolocația tweeturilor tale.
Manipularea datelor
Curs
Învață să ajustezi hiperparametrii modelului pentru a obține cele mai bune rezultate predictive.
Machine Learning
Curs
Îmbunătățește semnificativ performanța codului R folosind C++.
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
În acest curs, vei învăța cum să implementezi modele bayesiene mai avansate folosind RJAGS.
Probabilitate și statistică
Curs
Manipulează date text, analizează-le și mai mult, stăpânind expresiile regulate și distanțele dintre șiruri în R.
Dezvoltare software
Curs
Învață să identifici factorii importanți ai cererii, să analizezi efectele sezoniere și să prezici cererea pentru o ierarhie de produse dintr-un exemplu real.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să analizezi procesele de business în R și să extragi insight-uri acționabile din seturi enorme de date despre evenimente.
Raportare
Curs
Continuă să înveți cu purrr pentru a crea cod iterativ robust, curat și ușor de întreținut.
Dezvoltare software
Curs
Preziceți fluctuația angajaților și concepeți strategii de retenție.
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 pentru mobil și provocările zilnice de programare de 5 minute.