Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Master the basics of data analysis with Python in just four hours. This online course will introduce the Python interface and explore popular packages.
Разработка программного обеспечения
Course
Master the Power BI basics and learn to use the data visualization software to build impactful reports.
Визуализация данных
Course
Learn how to write effective prompts with ChatGPT to apply in your workflow today.
Искусственный интеллект
Course
Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
Манипулирование данными
Course
Explore AI ethics focusing on principles, fairness, bias reduction, and trust in AI design.
Искусственный интеллект
Course
Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!
Искусственный интеллект
Course
Master the basics of data analysis in R, including vectors, lists, and data frames, and practice R with real data sets.
Разработка программного обеспечения
Course
Level up your data science skills by creating visualizations using Matplotlib and manipulating DataFrames with pandas.
Разработка программного обеспечения
Course
An introduction to data science with no coding involved.
Грамотность в работе с данными
Course
Start your journey developing AI-powered applications with the OpenAI API. Learn about the functionality that underpins popular AI applications like ChatGPT.
Искусственный интеллект
Course
Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
Манипулирование данными
Course
Accompanied at every step with hands-on practice queries, this course teaches you everything you need to know to analyze data using your own SQL code today!
Манипулирование данными
Course
Level up your SQL knowledge and learn to join tables together, apply relational set theory, and work with subqueries.
Манипулирование данными
Course
Master the fundamentals of programming in Python. No prior knowledge required!
Разработка программного обеспечения
Course
A non-coding introduction to cloud computing, covering key concepts, terminology, and tools.
Облако
Course
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Машинное обучение
Course
Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
Манипулирование данными
Course
Learn the basic concepts of Artificial Intelligence, such as machine learning, deep learning, NLP, generative AI, and more.
Искусственный интеллект
Course
Discover how data engineers lay the groundwork that makes data science possible. No coding involved!
Инженерия данных
Course
Learn how to use ChatGPT. Discover best practices for writing prompts and explore common business use cases for the powerful AI tool.
Искусственный интеллект
Course
Gain an introduction to data in this hands-on course. Learn the basics of data types and structures, the DIKW framework, data ethics and more.
Грамотность в работе с данными
Course
Data is all around us, which makes data literacy an essential life skill.
Грамотность в работе с данными
Course
Enhance your Power BI knowledge, by learning the fundamentals of Data Analysis Expressions (DAX) such as calculated columns, tables, and measures.
Манипулирование данными
Course
Learn how to analyze data with PivotTables and intermediate logical functions before moving on to tools such as what-if analysis and forecasting.
Отчетность
Course
An introduction to machine learning with no coding involved.
Машинное обучение
Course
Discover the fundamentals of Git for version control in your software and data projects.
Разработка программного обеспечения
Course
Power BI is a powerful data visualization tool that can be used in reports and dashboards.
Визуализация данных
Course
Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
Манипулирование данными
Course
Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
Искусственный интеллект
Наука о данных — это область знаний, сосредоточенная на извлечении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по анализу данных анализируют данные для получения практических выводов.
Вам потребуется изучить язык программирования, например Python или R, и освоить основы математики и статистики. Знание методов анализа данных и инструментов науки о данных также имеет важное значение. Существует множество способов изучения науки о данных. Помимо формального образования, такого как получение степени или обучение в университете, существует множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в своем собственном темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.
Помимо знаний математики и статистики, специалистам по анализу данных необходимы навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы с данными требуется умение работать с большими массивами данных, знание методов визуализации данных, обработки данных и управления базами данных. Навыки машинного обучения и глубокого обучения также могут быть полезны.
В профессиональной сфере наука о данных в той или иной степени применима практически в любой отрасли. Медицинские организации используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например, для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, наука о данных входит в число самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по анализу данных зарабатывают в среднем 97 609 долларов и имеют рейтинг удовлетворенности работой четыре звезды из пяти в США.
Здесь следует учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программы по анализу данных может быть непросто, часто требуются стабильно высокие оценки. Аналогично, многие навыки, необходимые для работы в области анализа данных, требуют много времени на учёбу и терпение. На освоение всех необходимых основ может уйти несколько месяцев, а также потребуется большой практический опыт для получения должности начального уровня.
Да, вам потребуется некоторый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако, благодаря относительно простому синтаксису, язык программирования Python часто является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без предварительного опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по анализу данных. Однако важно помнить, что изучение только теоретических основ анализа данных может не сделать вас настоящим специалистом по анализу данных.
Освоив основы науки о данных, вы можете специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.