Курс
Средний уровень визуализации данных с Seaborn
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 500 отзывов
Используйте продвинутые инструменты визуализации Seaborn, чтобы легко создавать красивые и информативные визуализации.
Визуализация данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Используйте продвинутые инструменты визуализации Seaborn, чтобы легко создавать красивые и информативные визуализации.
Визуализация данных
Курс
Создавайте облачные приложения на AWS с API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge и Kinesis. Освойте serverless и event-driven patterns для экзамена DVA-C02.
Облако
Курс
Изучите AWS Boto и используйте облачные технологии для оптимизации рабочего процесса с данными.
Облако
Курс
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Разработка программного обеспечения
Курс
Узнайте, как проектировать и внедрять триггеры в SQL Server на реальных примерах.
Разработка программного обеспечения
Курс
Подготовьтесь к следующим собеседованиям по программированию на Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Безопасность Azure
Облако
Курс
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте AI-приложения с встроенными LLM-функциями Snowflake Cortex для анализа текста, генерации и многошаговых workflows.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основные пакеты Bioconductor для биоинформатики на наборах данных вирусов, грибов, людей и растений!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь решать реальные задачи оптимизации с помощью SciPy и PuLP в Python — от базовой до ограниченной и сложной оптимизации.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь гибко обрабатывать и анализировать данные со структурой с помощью MongoDB.
Инжиниринг данных
Курс
Создавайте динамические вычисления Sigma, чтобы исследовать данные, автоматизировать логику и выявлять тренды на практических бизнес-примерах.
Обработка данных
Курс
Освойте очистку данных в Java с помощью статистических методов, преобразований и проверки для надежных приложений.
Импорт и очистка данных
Курс
Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать и запускать собственные симуляции Монте-Карло с помощью Python!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь отслеживать, диагностировать и оптимизировать приложения Azure с помощью Azure Monitor, Application Insights и Log Analytics.
Облако
Курс
Создавайте интерактивные AI-приложения в Sigma с вводом пользователя, действиями и продуманными интерфейсами — без кода.
Отчётность
Курс
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь проектировать масштабируемые событийно-ориентированные архитектуры в Azure с использованием служб обмена сообщениями и реальных интеграций.
Облако
Курс
Освойте анализ данных во времени на практическом курсе по анализу временных рядов в Power BI. Практикуйте распространённые методы на реальных наборах данных.
Визуализация данных
Курс
Изучите реализацию распределённого управления данными и машинного обучения в Spark с помощью пакета PySpark.
Инжиниринг данных
Курс
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте более точные и надежные RAG-системы с Graph RAG и гибридным RAG.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте все о преимуществах байесовского анализа данных и применяйте его в разных реальных сценариях!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Перестаньте переписывать одни и те же соединения и расчёты и переходите к хорошо управляемой, масштабируемой аналитике с моделями данных Sigma.
Отчётность
Курс
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Облако
Курс
Смотрите на входящие лиды и не знаете, с чего начать? Оценивайте лидов с Claude Cowork и формируйте качественный список по приоритету.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь выполнять две ключевые задачи статистического вывода: оценивание параметров и проверку гипотез.
Теория вероятностей и статистика
Курс
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Визуализация данных
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.