Курс
Разработка моделей машинного обучения для продакшена
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 472 отзыва
Переходите к MLOps-подходу: обучайте, документируйте, поддерживайте и масштабируйте модели машинного обучения на максимум.
Машинное обучение
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Переходите к MLOps-подходу: обучайте, документируйте, поддерживайте и масштабируйте модели машинного обучения на максимум.
Машинное обучение
Курс
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Обработка данных
Курс
Научитесь создавать визуализации и отчёты Power BI с учётом пользователей.
Визуализация данных
Курс
На этом курсе студенты научатся писать запросы, которые одновременно эффективны и легко читаются и понимаются.
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом курсе вы изучите основы реляционных баз данных и способы взаимодействия с ними.
Обработка данных
Курс
Изучите основные пакеты Bioconductor для биоинформатики на наборах данных вирусов, грибов, людей и растений!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Развивайте навыки SQL, создавая AI prompts для запросов сортировки, группировки, фильтрации и категоризации данных.
Обработка данных
Курс
Этот курс — введение в линейную алгебру, одну из важнейших математических дисциплин, лежащих в основе data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Машинное обучение
Курс
Освойте планирование поездок с WanderBot: создавайте промпты, укрепляйте уверенность и упрощайте следующее приключение.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь загружать данные в Microsoft Fabric, включая Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, безопасность и обновление модели.
Другое
Курс
В этом концептуальном курсе (кодирование не требуется) вы узнаете о четырёх основных базах данных NoSQL и популярных движках.
Инжиниринг данных
Курс
Узнайте о сложностях мониторинга моделей машинного обучения в продакшене, включая дрейф данных и концепций, а также о методах борьбы с деградацией модели.
Машинное обучение
Курс
Изучите методы извлечения полезной информации из текста и преобразования её в формат, подходящий для машинного обучения.
Машинное обучение
Курс
Подготовьтесь к следующим собеседованиям по программированию на Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Преобразуйте DataFrame из широкого в длинный формат, выполняйте stack и unstack строк и столбцов, а также работайте с многоуровневыми DataFrame.
Обработка данных
Курс
Изучите основные структуры данных, такие как списки и датафреймы, и сразу применяйте эти знания на финансовых примерах.
Прикладные финансы
Курс
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Облако
Курс
Ваши клиенты в восторге от ваших продуктов или ваш сервис оставляет желать лучшего? Узнайте, как выполнить задачу анализа тональности от начала до конца.
Машинное обучение
Курс
Организуйте данные с помощью объединений, соединений, парсинга и оптимизации производительности в Alteryx.
Обработка данных
Курс
Освойте базовые навыки финансовой математики с практическими упражнениями в Excel и примерами из реальной жизни.
Прикладные финансы
Курс
Создайте go-to-market стратегию с generative AI: определяйте отрасли, генерируйте лиды и оптимизируйте ключевые слова сайта.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте маркетинговые рабочие процессы в n8n с помощью AI-агентов. Автоматизируйте стратегию кампаний, оптимизацию конверсии и генерацию лидов с нуля.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите ключевые методы оптимизации производительности Java: от эффективности алгоритмов до настройки JVM и многопоточности.
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом интерактивном курсе вы узнаете, как использовать функции для вычислений в Tableau и когда их применять!
Визуализация данных
Курс
Создавайте интерактивные информативные дашборды с Dash и Plotly.
Визуализация данных
Курс
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Обработка данных
Курс
Расширьте словарный запас Google Sheets, углубившись в типы данных, включая числовые, логические и отсутствующие данные.
Подготовка данных
Курс
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Облако
Курс
Научитесь создавать интеллектуальных агентов, которые рассуждают, действуют и решают реальные задачи с помощью Python.
Искусственный интеллект
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.