Курс
Визуализация данных в Databricks
- БазовыйУровень навыков
- 4.7+
- 624 отзыва
Создавайте визуализации и динамические панели мониторинга в Databricks, превращая сырые данные в понятные и полезные выводы.
Визуализация данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Создавайте визуализации и динамические панели мониторинга в Databricks, превращая сырые данные в понятные и полезные выводы.
Визуализация данных
Курс
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать собственные SQL-отчеты и дашборды, а также развивать навыки исследования, очистки и проверки данных.
Отчётность
Курс
Научитесь создавать сводные таблицы и быстро упорядочивать тысячи точек данных всего за несколько кликов.
Обработка данных
Курс
Создавайте AI-приложения с встроенными LLM-функциями Snowflake Cortex для анализа текста, генерации и многошаговых workflows.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь писать R-код быстрее, освоите бенчмаркинг и профилирование, а также раскройте секреты параллельного программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Облако
Курс
Научитесь применять статистические методы в электронных таблицах, чтобы эффективнее работать с данными и извлекать из них выводы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Углубите навыки Java: работа с файлами, обработка данных и создание чистого, переиспользуемого кода на практике.
Разработка программного обеспечения
Курс
Визуализация данных — один из самых востребованных навыков для аналитиков данных. Этот курс поможет вам лучше представлять свои результаты с помощью Tableau.
Визуализация данных
Курс
Узнайте, как создать базу данных PostgreSQL и изучить структуру, типы данных и нормализацию баз данных.
Подготовка данных
Курс
Вы исследуете набор данных вымышленной компании Databel в Tableau и выясните, почему уходят клиенты.
Визуализация данных
Курс
Отточите навыки Oracle SQL: основы SQL, агрегация, объединение и настройка данных.
Обработка данных
Курс
Научитесь очищать данные с Apache Spark в Python.
Подготовка данных
Курс
Освойте ИИ для маркетинга: планируйте умнее кампании, создавайте качественный контент и стройте собственных AI-агентов.
Искусственный интеллект
Курс
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to start developing deep learning models with Keras.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.
Машинное обучение
Курс
Освойте Polars глубже: работа с текстом, скользящая статистика, объединение DataFrame и продвинутая аналитика.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как превращать сырые данные в чистые, надежные модели с dbt на практических упражнениях из реальных кейсов.
Инжиниринг данных
Курс
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Искусственный интеллект
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
Используйте продвинутые инструменты визуализации Seaborn, чтобы легко создавать красивые и информативные визуализации.
Визуализация данных
Курс
Узнайте, как маркетинговые аналитики используют данные, чтобы понимать клиентов и стимулировать рост бизнеса.
Лидерство
Курс
Освойте Alteryx для преобразования данных: Crosstab, Transpose и оптимизация workflow в интерактивном курсе.
Обработка данных
Курс
Освойте KNIME Analytics Platform для доступа к данным, очистки и анализа с no-code/low-code подходом.
Подготовка данных
Курс
Изучите службы Azure, такие как Compute, Storage и Automation, на практике.
Облако
Курс
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Облако
Курс
Научитесь обрабатывать данные и создавать наборы признаков для машинного обучения в Spark с помощью SQL в Python.
Обработка данных
Курс
Поймите концепцию снижения размерности данных и освоите методы её реализации в Python.
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.