Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
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
Курс
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
Другое
Курс
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
Разведочный анализ данных
Курс
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Обработка данных
Курс
Научитесь создавать свою первую нейросеть, настраивать гиперпараметры и решать задачи классификации и регрессии в PyTorch.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Разведочный анализ данных
Курс
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Машинное обучение
Курс
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Инжиниринг данных
Курс
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Обработка данных
Курс
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
Инжиниринг данных
Курс
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Подготовка данных
Курс
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Обработка данных
Курс
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Разработка программного обеспечения
Курс
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
Инжиниринг данных
Курс
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
Инжиниринг данных
Курс
Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.
Искусственный интеллект
Курс
Master data modeling in Power BI.
Обработка данных
Курс
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
Разработка программного обеспечения
Курс
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
Искусственный интеллект
Курс
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
Машинное обучение
Курс
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Обработка данных
Курс
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
Искусственный интеллект
Курс
Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.
Искусственный интеллект
Data Science — это область экспертизы, направленная на получение информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по данным анализируют данные для получения практически применимых выводов.
Вам нужно будет освоить язык программирования, такой как Python или R, и принципы математики и статистики. Необходимы также знания методов анализа данных и инструментов Data Science. Изучать Data Science можно по-разному: помимо формального образования (степень или обучение в университете), существует множество ресурсов для самостоятельного обучения — онлайн-курсы, учебники, книги, видео и многое другое.
Помимо знания математики и статистики, специалистам по данным необходимы навыки программирования на таких языках, как Python и R.
В профессиональном отношении почти каждая отрасль может в той или иной мере использовать Data Science. Медицинские организации применяют его для выявления и лечения заболеваний, финансовые компании — для обнаружения и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют Data Science для маркетинга — создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, Data Science — одна из самых быстрорастущих отраслей в США и во всём мире. Это также одна из наиболее высокооплачиваемых карьер. По данным Payscale, опытные специалисты по данным зарабатывают в среднем $97 609 и имеют рейтинг удовлетворённости 4 звезды из 5 в США.
Здесь стоит учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программу по Data Science непросто — часто это требует стабильно высоких оценок. Кроме того, многие навыки, необходимые для Data Science, требуют значительного времени и терпения. Освоение всех базовых основ может занять несколько месяцев, а для получения позиции начального уровня нужен и практический опыт.
Да, вам потребуется определённый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако благодаря относительно простому синтаксису Python чаще всего является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня специалиста по данным начального уровня. Однако важно помнить, что знание только теоретических основ Data Science не делает вас настоящим специалистом.
Освоив основы Data Science, вы сможете специализироваться в различных областях — например, в машинном обучении, анализе данных, инженерии данных и других.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.