Курс
Azure API Management
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 80 отзывов
Научитесь создавать, защищать и управлять API с помощью Azure API Management на практических занятиях.
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Научитесь создавать, защищать и управлять API с помощью Azure API Management на практических занятиях.
Облако
Курс
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
Машинное обучение
Курс
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь писать рекурсивные запросы и запрашивать иерархические структуры данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь создавать конвейеры, которые выдерживают испытание временем.
Машинное обучение
Курс
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как работают даты в R, и изучите if statements, loops и functions на финансовых примерах.
Прикладные финансы
Курс
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь выполнять анализ изображений с Keras и Python, создавая, обучая и оценивая сверточные нейронные сети.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите модели GARCH, их реализацию и калибровку на финансовых данных — от акций до валютного рынка.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как работают компьютеры, проектируйте эффективные алгоритмы и изучайте вычислительную теорию для решения реальных задач.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите Python, используя знакомые функции и приемы электронных таблиц!
Разработка программного обеспечения
Курс
Используйте навыки обработки данных и визуализации, чтобы исследовать историческое голосование Генеральной Ассамблеи ООН.
Разведочный анализ данных
Курс
Развивайте навыки, необходимые для очистки сырых данных и преобразования их в точные выводы.
Подготовка данных
Курс
Освойте SQL, управление данными, оптимизацию и безопасность Amazon Redshift.
Инжиниринг данных
Курс
Развивайте интуицию в продвинутой теории вероятностей, оценке рисков и методах моделирования для уверенных решений на основе данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Инжиниринг данных
Курс
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Изучите эффективные методы в pandas, чтобы оптимизировать ваш код Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.
Инжиниринг данных
Курс
В этом курсе вы научитесь собирать данные Twitter и анализировать текст, сети и географическое происхождение Twitter.
Обработка данных
Курс
Обеспечьте согласованность данных, научившись использовать транзакции и обрабатывать ошибки в конкурентных средах.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь импортировать, очищать и обрабатывать IoT-данные в Python, чтобы подготовить их для машинного обучения.
Обработка данных
Курс
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Облако
Курс
Trust and Security with Google Cloud
Облако
Курс
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Разработка программного обеспечения
Курс
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Обработка данных
Курс
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
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.