Курс
Анализ рыночных корзин на Python
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 269 отзывов
Изучите правила ассоциаций в анализе рыночной корзины с Python на данных книжного магазина и создайте рекомендации фильмов.
Машинное обучение
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите правила ассоциаций в анализе рыночной корзины с Python на данных книжного магазина и создайте рекомендации фильмов.
Машинное обучение
Курс
Освойте мощные навыки командной строки, чтобы загружать, обрабатывать и преобразовывать данные, включая конвейер машинного обучения.
Обработка данных
Курс
Научитесь работать с потоковыми данными с помощью serverless-технологий на AWS.
Облако
Курс
На этом курсе вы узнаете, как выполнять инференс с помощью линейных моделей.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь писать скрипты, которые будут перехватывать и обрабатывать ошибки и управлять несколькими операциями, выполняющимися одновременно.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите способы работы с данными даты и времени в SQL Server для анализа временных рядов
Обработка данных
Курс
Создавайте интерактивные AI-приложения в Sigma с вводом пользователя, действиями и продуманными интерфейсами — без кода.
Отчётность
Курс
Научитесь моделировать и прогнозировать значения фондовых данных с помощью линейных моделей, деревьев решений, случайных лесов и нейронных сетей.
Машинное обучение
Курс
Познакомьтесь с Google Cloud Platform (GCP) на курсе по хранению данных, обработке данных и модернизации бизнеса с помощью GCP.
Облако
Курс
Узнайте, как участвовать и побеждать в соревнованиях на Kaggle.
Машинное обучение
Курс
Узнайте все о преимуществах байесовского анализа данных и применяйте его в разных реальных сценариях!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Innovating with Google Cloud AI
Облако
Курс
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
Машинное обучение
Курс
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, что такое байесовский анализ данных, как он работает и почему это полезный инструмент в вашем наборе инструментов data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте мастерство работы с данными! Освойте навыки для людей и организаций, поймите поведение и создайте культуру, владеющую данными.
Грамотность работы с данными
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
Курс
Изучите Alteryx Designer на примере кейса по розничным данным, чтобы улучшить анализ продаж и стратегическое принятие решений.
Подготовка данных
Курс
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Облако
Курс
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Обработка данных
Курс
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь загружать, преобразовывать и расшифровывать речь из необработанных аудиофайлов в Python.
Обработка данных
Курс
Научитесь рассчитывать значимые показатели риска и доходности и составлять оптимальный портфель с нужным балансом риска и доходности.
Прикладные финансы
Курс
Этот курс даст вам навыки анализа, визуализации и понимания сетей с помощью библиотеки NetworkX.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите основы разбора, обработки и вычислений с датами и временем в R.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь решать реальные задачи оптимизации с помощью SciPy и PuLP в Python — от базовой до ограниченной и сложной оптимизации.
Разработка программного обеспечения
Курс
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как использовать скрипты Python в Power BI для подготовки данных, визуализаций и расчёта коэффициентов корреляции.
Обработка данных
Курс
Используйте возможности Python и PuLP для оптимизации цепочек поставок.
Разведочный анализ данных
Курс
Изучите базовые понятия теории вероятностей: случайные величины, среднее и дисперсию, распределения вероятностей и условные вероятности.
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.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.