Курс
Визуализации в Sigma
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 215 отзывов
Научитесь создавать и настраивать диаграммы Sigma, чтобы рассказывать понятные и убедительные истории данных — без программирования.
Визуализация данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Научитесь создавать и настраивать диаграммы Sigma, чтобы рассказывать понятные и убедительные истории данных — без программирования.
Визуализация данных
Курс
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Подготовка данных
Курс
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Инжиниринг данных
Курс
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Облако
Курс
Learn how to detect fraud using Python.
Машинное обучение
Курс
Изучайте и применяйте мощные алгоритмы Deep Reinforcement Learning, включая методы доработки и оптимизации.
Искусственный интеллект
Курс
Погрузитесь в мир цифровой трансформации и станьте агентом перемен в быстро меняющемся цифровом ландшафте.
Грамотность работы с данными
Курс
Создайте основу, чтобы мыслить статистически и говорить на языке ваших данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.
Машинное обучение
Курс
Изучите управление рисками, value at risk и другие методы на примере финансового кризиса 2008 года с помощью Python.
Прикладные финансы
Курс
Обеспечьте высокое качество данных в рабочих процессах data science и data engineering с библиотекой Great Expectations для Python.
Инжиниринг данных
Курс
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Отчётность
Курс
Этот курс охватывает всё, что нужно знать, чтобы создать базовую систему мониторинга машинного обучения на Python
Машинное обучение
Курс
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
Отчётность
Курс
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как преобразовывать и анализировать данные в своей учетной записи Microsoft Fabric
Другое
Курс
Освойте стратегическое управление данными для бизнес-успеха.
Управление данными
Курс
Освойте программирование SQL Server, научившись создавать, обновлять и выполнять функции и хранимые процедуры.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь оптимизировать, масштабировать и тестировать конвейеры данных Polars для производительности, готовой к продакшену.
Обработка данных
Курс
Научитесь выполнять линейную и логистическую регрессию с несколькими объясняющими переменными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow.
Машинное обучение
Курс
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
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
Изучите Data Version Control для управления данными ML. Освойте настройку, автоматизируйте пайплайны и без труда оценивайте модели.
Машинное обучение
Курс
Изучите архитектуру MLOps, техники CI/CD/CM/CT и шаблоны автоматизации для развертывания ML-систем, которые приносят пользу со временем.
Машинное обучение
Курс
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как структурировать запросы PostgreSQL, чтобы они выполнялись в разы быстрее.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь приводить в порядок сырые, неструктурированные данные в базе PostgreSQL, чтобы получать точные выводы.
Подготовка данных
Курс
С помощью Python и NumPy изучите самые базовые финансовые концепции.
Прикладные финансы
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.