Курс
Реализация безопасности Azure для разработчиков
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 114 отзывов
Безопасность Azure
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Безопасность Azure
Облако
Курс
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Облако
Курс
Создавайте AI-команды, которые работают вместе, автоматизируют процессы и генерируют контент с CrewAI.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать убедительные и привлекательные визуализации, которые помогают эффективно и результативно передавать результаты.
Визуализация данных
Курс
Исследуйте латентные переменные, такие как личность, с помощью разведочного и подтверждающего факторного анализа.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как использовать отчет о прибылях и убытках и баланс в Power BI
Прикладные финансы
Курс
Научитесь делать прогнозы на будущее с помощью прогнозирования временных рядов в R, включая модели ARIMA и методы экспоненциального сглаживания.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Визуализация данных
Курс
Научитесь создавать и запускать собственные симуляции Монте-Карло с помощью Python!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Создавайте реальные приложения на Python — практикуйте ООП и принципы software engineering, чтобы писать чистый и поддерживаемый код.
Разработка программного обеспечения
Курс
Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как сделать модели GenAI по-настоящему отражающими человеческие ценности, получая практический опыт с продвинутыми LLM.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как создать графическую панель управления в Google Sheets для отслеживания эффективности финансовых ценных бумаг.
Прикладные финансы
Курс
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Облако
Курс
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как настроить и управлять инфраструктурой Microsoft Fabric.
Другое
Курс
Научитесь гибко обрабатывать и анализировать данные со структурой с помощью MongoDB.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь создавать продвинутые и эффективные модели машинного обучения на Python с помощью ансамблевых методов: bagging, boosting и stacking.
Машинное обучение
Курс
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Машинное обучение
Курс
Создавайте агентные AI‑процессы, которые умеют планировать, искать, запоминать и сотрудничать, с помощью LlamaIndex.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как работают контейнеры в Azure: реестры, основы ACI и AKS, масштабирование, мониторинг и устранение неполадок.
Облако
Курс
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Облако
Курс
Изучите дизайн опросов с помощью распространённых структур и научитесь визуализировать и анализировать результаты опросов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Облако
Курс
Сделайте визуализацию, исследуйте и заполняйте пропуски с naniar — удобным для tidyverse подходом к пропущенным данным.
Подготовка данных
Курс
Изучите типы в data modeling, включая prediction, и научитесь выполнять linear regression и оценку моделей в Tidyverse.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте основы работы с DataLab — блокнотом для данных на базе ИИ для анализа и исследования данных.
Отчётность
Курс
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Обработка данных
Курс
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Облако
Курс
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
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.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.