Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите разные парадигмы программирования, включая императивное и декларативное, процедурное, функциональное и объектно-ориентированное программирование.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите концепции и применение линейных моделей с Python и создавайте модели для описания, прогнозирования и извлечения выводов из закономерностей данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите Python, используя знакомые функции и приемы электронных таблиц!
Разработка программного обеспечения
Курс
Улучшите навыки KNIME с нашим курсом по преобразованию данных, операциям со столбцами и оптимизации рабочих процессов.
Подготовка данных
Курс
Развивайте интуицию в продвинутой теории вероятностей, оценке рисков и методах моделирования для уверенных решений на основе данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите основы бизнес-моделирования: денежные потоки, инвестиции, аннуитеты, амортизацию кредитов и многое другое в Google Sheets.
Прикладные финансы
Курс
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите дизайн опросов с помощью распространённых структур и научитесь визуализировать и анализировать результаты опросов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Хотите больше кодировать и меньше заниматься админкой? Автоматизируйте сводки для службы поддержки при запуске новых функций с Claude Cowork.
Искусственный интеллект
Курс
Станьте CFO и научитесь консультировать совет директоров по ключевым метрикам, создавая финансовый прогноз.
Прикладные финансы
Курс
Используйте навыки обработки данных и визуализации, чтобы исследовать историческое голосование Генеральной Ассамблеи ООН.
Разведочный анализ данных
Курс
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Облако
Курс
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Облако
Курс
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Разработка программного обеспечения
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 ключевые концепции работы с данными: фильтрация, выборка и расчет групповой статистики с помощью data.table.
Обработка данных
Курс
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Визуализация данных
Курс
Создавайте интерактивные веб-карты легко с помощью leaflet.
Визуализация данных
Курс
Научитесь решать все более сложные задачи с помощью симуляций для генерации и анализа данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как сегментировать клиентов в Python.
Обработка данных
Курс
Научитесь загружать, преобразовывать и расшифровывать речь из необработанных аудиофайлов в Python.
Обработка данных
Курс
Отточите знания и подготовьтесь к следующему собеседованию, практикуя вопросы по машинному обучению на Python.
Машинное обучение
Курс
Изучите модели GARCH, их реализацию и калибровку на финансовых данных — от акций до валютного рынка.
Прикладные финансы
Курс
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы A/B-тестирования в R: проектируйте эксперименты, анализируйте данные, прогнозируйте результаты и представляйте их с помощью визуализаций.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Раскройте потенциал ваших данных, научившись выявлять и устранять bias для точного анализа и надежных моделей.
Управление данными
Курс
Научитесь выполнять анализ изображений с Keras и Python, создавая, обучая и оценивая сверточные нейронные сети.
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы научитесь собирать данные Twitter и анализировать текст, сети и географическое происхождение Twitter.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как использовать Python для анализа оттока клиентов и создания модели для его прогнозирования.
Разведочный анализ данных
Курс
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
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.