Курс
Введение в R
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 2 438 отзывов
Освойте основы анализа данных в R: векторы, списки и data frames, и практикуйте R на реальных наборах данных.
Разработка программного обеспечения
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Освойте основы анализа данных в R: векторы, списки и data frames, и практикуйте R на реальных наборах данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Продолжите путь к мастерству R, изучив условные операторы, циклы и функции векторов.
Разработка программного обеспечения
Курс
Развивайте навыки статистики и научитесь собирать, анализировать данные и делать точные выводы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Начните путь к исследованию и визуализации своих данных с tidyverse — мощным и популярным набором инструментов data science в R.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте выразительные и красивые визуализации данных с ggplot2, изучив грамматику графики.
Визуализация данных
Курс
Освойте Tidyverse, научившись преобразовывать и обрабатывать данные с помощью dplyr.
Обработка данных
Курс
Прогнозируйте цены на жилье и CTR рекламы, применяя, анализируя и интерпретируя регрессионный анализ в R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
В этом курсе вы научитесь читать CSV, XLS и текстовые файлы в R с помощью readxl и data.table.
Подготовка данных
Курс
Научитесь использовать графические и числовые методы, чтобы начать выявлять структуру ваших данных.
Разведочный анализ данных
Курс
Узнайте, как и когда применять проверку гипотез в R, включая t-тесты, тесты долей и критерий хи-квадрат.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь объединять данные из нескольких таблиц, чтобы отвечать на более сложные вопросы с dplyr.
Обработка данных
Курс
Изучите линейную и логистическую регрессию с несколькими объясняющими переменными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
В этом курсе вы изучите основы машинного обучения для классификации.
Машинное обучение
Курс
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь использовать фасеты, системы координат и статистику в ggplot2 для создания наглядных пояснительных графиков.
Визуализация данных
Курс
Научитесь очищать данные как можно быстрее и точнее, чтобы перейти от сырых данных к ценным инсайтам.
Подготовка данных
Курс
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь писать R-код быстрее, освоите бенчмаркинг и профилирование, а также раскройте секреты параллельного программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите основные пакеты Bioconductor для биоинформатики на наборах данных вирусов, грибов, людей и растений!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот курс — введение в линейную алгебру, одну из важнейших математических дисциплин, лежащих в основе data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите основные структуры данных, такие как списки и датафреймы, и сразу применяйте эти знания на финансовых примерах.
Прикладные финансы
Курс
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Подготовка данных
Курс
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Отчётность
Курс
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Обработка данных
Курс
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Теория вероятностей и статистика
Курс
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как делать выводы о совокупности по выборке данных с помощью процесса, известного как статистический вывод.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте ключевые методы, необходимые для извлечения ценных выводов из данных временных рядов.
Теория вероятностей и статистика
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.