Курс
Credit Risk Modeling in R
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 94 отзыва
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Прикладные финансы
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Прикладные финансы
Курс
Ускорьте AI-проекты, создавая модульные модели и осваивая продвинутую оптимизацию с PyTorch Lightning!
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
Обработка данных
Курс
Научитесь анализировать и визуализировать сетевые данные с пакетом igraph и создавать интерактивные сетевые графики с threejs.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите эффективные методы в pandas, чтобы оптимизировать ваш код Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Облако
Курс
Страховой запрос пациента отклонили по ошибке? Быстро соберите доказательства и подготовьте апелляцию с помощью Claude Cowork!
Искусственный интеллект
Курс
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Облако
Курс
На этом курсе вы научитесь классифицировать, обрабатывать и анализировать временные ряды; это must, если вы всерьёз хотите стать сильнее как аналитик.
Визуализация данных
Курс
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Машинное обучение
Курс
Научитесь импортировать, очищать и обрабатывать IoT-данные в Python, чтобы подготовить их для машинного обучения.
Обработка данных
Курс
Защищайте AWS-нагрузки: IAM с минимальными привилегиями, временные учетные данные, авторизация API, работа с секретами, шифрование и данные CloudTrail.
Облако
Курс
Изучите защитное программирование на R, чтобы сделать ваш код более устойчивым.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте RAG с Weaviate! Встраивайте текст и изображения для поиска и экспериментируйте с векторным, BM25 и гибридным поиском.
Искусственный интеллект
Курс
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Облако
Курс
Обеспечьте согласованность данных, научившись использовать транзакции и обрабатывать ошибки в конкурентных средах.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь визуализировать временные ряды в R, затем потренируйтесь на кейсе по выбору акций.
Визуализация данных
Курс
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Облако
Курс
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
Обработка данных
Курс
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Машинное обучение
Курс
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Облако
Курс
Научитесь отличать реальные различия от случайного шума и изучите психологические костыли, мешающие рациональному принятию решений.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Облако
Курс
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Облако
Курс
Научитесь анализировать бизнес-процессы в R и извлекать практические выводы из огромных наборов событийных данных.
Отчётность
Курс
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Облако
Курс
Изучите, как разрабатывать модели глубокого обучения с Keras.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Разработка программного обеспечения
Курс
Узнайте, как получать финансовые данные из локальных файлов и из интернет-источников.
Прикладные финансы
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.