Курс
DataLab with SQL
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 41 отзыв
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Отчётность
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Отчётность
Курс
Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Облако
Курс
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Прикладные финансы
Курс
Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Облако
Курс
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Облако
Курс
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Облако
Курс
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Облако
Курс
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Облако
Курс
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Облако
Курс
Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.
Машинное обучение
Курс
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Обработка данных
Курс
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Облако
Курс
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Облако
Курс
Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
Визуализация данных
Курс
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Облако
Курс
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Облако
Курс
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Облако
Курс
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Облако
Курс
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Облако
Курс
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Облако
Курс
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Облако
Курс
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Облако
Курс
Learn strategies for answering probability questions in R by solving a variety of probability puzzles.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Облако
Курс
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Облако
Курс
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Облако
Курс
Apply fundamental concepts in network analysis to large real-world datasets in 4 different case studies.
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.