Курс
Bond Valuation and Analysis in R
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 83 отзыва
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Прикладные финансы
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Прикладные финансы
Курс
In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
Визуализация данных
Курс
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Отчётность
Курс
Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.
Обработка данных
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
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
Машинное обучение
Курс
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Прикладные финансы
Курс
Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
Прикладные финансы
Курс
Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Разработка программного обеспечения
Курс
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Инжиниринг данных
Курс
Learn how to use Python parallel programming with Dask to upscale your workflows and efficiently handle big data.
Разработка программного обеспечения
Курс
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
Машинное обучение
Курс
Explore HR data analysis in Tableau with this case study.
Визуализация данных
Курс
Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.
Разведочный анализ данных
Курс
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.
Машинное обучение
Курс
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Облако
Курс
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.
Машинное обучение
Курс
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Обработка данных
Курс
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
Прикладные финансы
Курс
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Облако
Курс
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Облако
Курс
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Облако
Курс
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Визуализация данных
Курс
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
Обработка данных
Курс
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
Визуализация данных
Курс
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Облако
Курс
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
Отчётность
Курс
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
Машинное обучение
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.