Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите базовые понятия теории вероятностей: случайные величины, среднее и дисперсию, распределения вероятностей и условные вероятности.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как ИИ может вывести вашу консалтинговую работу на новый уровень! Исследуйте, анализируйте и общайтесь продуктивнее и эффективнее.
Искусственный интеллект
Курс
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Облако
Курс
Этот курс — введение в линейную алгебру, одну из важнейших математических дисциплин, лежащих в основе data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
В этом курсе вы узнаете, как импортировать и управлять финансовыми данными в Python с помощью различных инструментов и источников.
Прикладные финансы
Курс
Создавайте готовый к продакшену код с Cursor. Изучите AI-промпты, рефакторинг, тестирование и продвинутые рабочие процессы.
Искусственный интеллект
Курс
Откройте для себя увлекательный мир Deep Learning for Text с PyTorch и откройте новые возможности в обработке естественного языка и генерации текста.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь обрабатывать данные и создавать наборы признаков для машинного обучения в Spark с помощью SQL в Python.
Обработка данных
Курс
Пошагово создайте ассистента поддержки клиентов с помощью Google’s Agent Development Kit (ADK).
Искусственный интеллект
Курс
Изучите линейную и логистическую регрессию с несколькими объясняющими переменными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Искусственный интеллект
Курс
Используйте возможности tidyverse для создания графики уровня публикации и отчетов с фирменным стилем, которые наглядно передают результаты.
Визуализация данных
Курс
Узнайте, как делать выводы о совокупности по выборке данных с помощью процесса, известного как статистический вывод.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь писать эффективные тесты на Java с JUnit и Mockito, чтобы создавать надежные приложения уверенно.
Разработка программного обеспечения
Курс
Узнайте, как подготовить данные кредитных заявок, применять машинное обучение и бизнес-правила, чтобы снизить риск и обеспечить прибыльность.
Прикладные финансы
Курс
Освойте pandas и отвечайте на маркетинговые вопросы, объединяя, нарезая, визуализируя и не только!
Разведочный анализ данных
Курс
Создавайте визуализации и динамические панели мониторинга в Databricks, превращая сырые данные в понятные и полезные выводы.
Визуализация данных
Курс
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь создавать собственные пакеты Python, чтобы упростить использование и обмен кодом с другими.
Разработка программного обеспечения
Курс
Используйте чат-бота, чтобы создать учебное руководство, адаптированное под ваши цели и расписание. Развивайте навыки с помощью простых, эффективных промптов.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте надежные автоматизации n8n для production: работа с API, пакетная обработка данных, обработка ошибок и автономный запуск по расписанию.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте NoSQL и ускорьте работу с данными. Освойте Snowflake для больших данных, Postgres JSON для документов и Redis для данных «ключ—значение».
Инжиниринг данных
Курс
Расширьте словарный запас Google Sheets, углубившись в типы данных, включая числовые, логические и отсутствующие данные.
Подготовка данных
Курс
Освойте проверку данных в Excel, чтобы повысить точность, создавать раскрывающиеся списки и уверенно управлять запасами и заказами.
Управление данными
Курс
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Облако
Курс
Научитесь создавать визуализации и отчёты Power BI с учётом пользователей.
Визуализация данных
Курс
Развивайте навыки SQL, создавая AI prompts для запросов сортировки, группировки, фильтрации и категоризации данных.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как структурировать запросы PostgreSQL, чтобы они выполнялись в разы быстрее.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите службы Azure, такие как Compute, Storage и Automation, на практике.
Облако
Курс
Переходите к MLOps-подходу: обучайте, документируйте, поддерживайте и масштабируйте модели машинного обучения на максимум.
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.