Курс
Создание дашбордов с помощью flexdashboard
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 52 отзыва
В этом курсе вы узнаете, как создавать статические и интерактивные панели мониторинга с помощью flexdashboard и shiny.
Отчётность
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
В этом курсе вы узнаете, как создавать статические и интерактивные панели мониторинга с помощью flexdashboard и shiny.
Отчётность
Курс
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Разведочный анализ данных
Курс
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Облако
Курс
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to detect fraud with analytics in R.
Машинное обучение
Курс
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Облако
Курс
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Разработка программного обеспечения
Курс
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
Машинное обучение
Курс
В ecommerce рост продаж и снижение расходов — главные приоритеты. В этом кейсе вы изучите данные интернет-магазина товаров для домашних животных.
Визуализация данных
Курс
Прогнозируйте текучесть кадров и разрабатывайте стратегии удержания сотрудников.
Машинное обучение
Курс
Научитесь выявлять ключевые факторы спроса, учитывать сезонность и прогнозировать спрос для иерархии продуктов на реальном примере.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
Облако
Курс
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Облако
Курс
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Облако
Курс
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Разработка программного обеспечения
Курс
This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
Облако
Курс
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Облако
Курс
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Облако
Курс
Научитесь создавать интерактивные визуализации данных, включая создание и подключение виджетов с помощью Bokeh!
Визуализация данных
Курс
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Облако
Курс
Освойте создание простых моделей рыночной реакции для повышения эффективности маркетинговых планов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь предсказывать метки узлов в сетях с помощью network learning и извлечения описательных признаков из сети
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте прогнозирование click-through rates для рекламы и внедрение базовых моделей машинного обучения в Python для оптимизации рекламы.
Машинное обучение
Курс
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Облако
Курс
Изучите модели смесей: удобный и формальный статистический фреймворк для вероятностной кластеризации и классификации.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте приложения на базе LLM с надежным структурированным выводом, сохранением истории диалогов и потоковой передачей в реальном времени.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь системно измерять и повышать качество приложений на базе LLM.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.