Курс
Эффективный код на R
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 150 отзывов
Научитесь писать R-код быстрее, освоите бенчмаркинг и профилирование, а также раскройте секреты параллельного программирования.
Разработка программного обеспечения
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Научитесь писать R-код быстрее, освоите бенчмаркинг и профилирование, а также раскройте секреты параллельного программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом курсе вы изучите основы машинного обучения для классификации.
Машинное обучение
Курс
Научитесь реализовывать собственные торговые стратегии на Python, тестировать их на истории и оценивать их эффективность!
Прикладные финансы
Курс
Сотрудничайте с ИИ, чтобы сделать подбор персонала, HR-операции и взаимодействие с политиками быстрее и справедливее.
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы изучите современную структуру MLOps, жизненный цикл и развертывание моделей машинного обучения.
Машинное обучение
Курс
Погрузитесь в мир машинного обучения и узнайте, как проектировать, обучать и разворачивать сквозные модели.
Машинное обучение
Курс
Раскройте возможности BigQuery: освоите основы, выполняйте запросы и оптимизируйте рабочие процессы для эффективного анализа данных.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите обработку строк и станьте мастером регулярных выражений.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь обрабатывать, преобразовывать и редактировать изображения по своему усмотрению.
Машинное обучение
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью Keras 2.0 в Python.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как маркетинговые аналитики используют данные, чтобы понимать клиентов и стимулировать рост бизнеса.
Лидерство
Курс
Изучите, как использовать FastAPI для разработки API, поддерживающих модели ИИ и отвечающих требованиям реального мира.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.
Машинное обучение
Курс
Освойте ИИ для маркетинга: планируйте умнее кампании, создавайте качественный контент и стройте собственных AI-агентов.
Искусственный интеллект
Курс
Курс посвящён feature engineering и machine learning для временных рядов.
Машинное обучение
Курс
Углубите навыки Java: работа с файлами, обработка данных и создание чистого, переиспользуемого кода на практике.
Разработка программного обеспечения
Курс
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь создавать сводные таблицы и быстро упорядочивать тысячи точек данных всего за несколько кликов.
Обработка данных
Курс
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.
Машинное обучение
Курс
Освойте KNIME Analytics Platform для доступа к данным, очистки и анализа с no-code/low-code подходом.
Подготовка данных
Курс
Изучите основы валидации моделей, методы валидации и начните создавать валидированные и высокопроизводительные модели.
Машинное обучение
Курс
Создайте основу, чтобы мыслить статистически и говорить на языке ваших данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте подготовку, очистку и анализ данных в Alteryx Designer, независимо от того, новичок вы или опытный аналитик.
Подготовка данных
Курс
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Искусственный интеллект
Курс
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Облако
Курс
Подходите к продажам с AI-first подходом! Научитесь автоматизировать поиск клиентов, составлять персонализированные письма и упрощать задачи CRM с помощью ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь эффективно преобразовывать, очищать и анализировать данные с помощью Polars — Python-библиотеки для быстрой обработки данных.
Обработка данных
Курс
Освойте vibe coding с Replit. Создавайте приложения, как клон Typeform, и освоите защиту и развертывание приложений Replit.
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.