Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Узнайте, как превращать сырые данные в чистые, надежные модели с dbt на практических упражнениях из реальных кейсов.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите способы работы с данными даты и времени в SQL Server для анализа временных рядов
Обработка данных
Курс
Научитесь очищать данные с Apache Spark в Python.
Подготовка данных
Курс
Освойте Alteryx для преобразования данных: Crosstab, Transpose и оптимизация workflow в интерактивном курсе.
Обработка данных
Курс
Вы будете использовать методы Net Revenue Management в Excel для компании Fast Moving Consumer Goods.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь эффективно представлять данные: обзор распространённых диаграмм, альтернативных типов визуализации и улучшений стиля, основанных на восприятии.
Визуализация данных
Курс
В этом интерактивном курсе вы узнаете, как использовать функции для вычислений в Tableau и когда их применять!
Визуализация данных
Курс
Погрузитесь в мир цифровой трансформации и станьте агентом перемен в быстро меняющемся цифровом ландшафте.
Грамотность работы с данными
Курс
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Инжиниринг данных
Курс
Этот курс покажет, как интегрировать пространственные данные в ваш рабочий процесс Python Data Science.
Обработка 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
Научитесь моделировать и прогнозировать значения фондовых данных с помощью линейных моделей, деревьев решений, случайных лесов и нейронных сетей.
Машинное обучение
Курс
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.
Машинное обучение
Курс
Создайте go-to-market стратегию с generative AI: определяйте отрасли, генерируйте лиды и оптимизируйте ключевые слова сайта.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь писать скрипты, которые будут перехватывать и обрабатывать ошибки и управлять несколькими операциями, выполняющимися одновременно.
Разработка программного обеспечения
Курс
Узнайте, как преобразовывать и анализировать данные в своей учетной записи Microsoft Fabric
Другое
Курс
Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте планирование поездок с WanderBot: создавайте промпты, укрепляйте уверенность и упрощайте следующее приключение.
Искусственный интеллект
Курс
Создание обвязок для AI-агентов с помощью Strands Agents
Искусственный интеллект
Курс
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Облако
Курс
Создавайте DAG с TaskFlow API, планированием на основе ресурсов и deferrable sensors, и запускайте end-to-end SQL ETL pipeline с проверками качества.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.
Машинное обучение
Курс
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Обработка данных
Курс
Освойте ключевые функции для обработки, преобразования и управления данными в SQL Server.
Обработка данных
Курс
Изучите Power BI Service, освойте интерфейс, принимайте обоснованные решения и максимально используйте возможности своих отчетов.
Отчётность
Курс
Организуйте данные с помощью объединений, соединений, парсинга и оптимизации производительности в Alteryx.
Обработка данных
Курс
Познакомьтесь с Google Cloud Platform (GCP) на курсе по хранению данных, обработке данных и модернизации бизнеса с помощью GCP.
Облако
Курс
Изучите модели ARIMA в Python и станьте экспертом по анализу временных рядов.
Машинное обучение
Курс
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Подготовка данных
Курс
Этот курс даст вам навыки анализа, визуализации и понимания сетей с помощью библиотеки NetworkX.
Теория вероятностей и статистика
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.