Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
От customer lifetime value и прогнозирования churn до сегментации — изучите и внедрите use cases Machine Learning для Marketing в Python.
Машинное обучение
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
Научитесь обеспечивать чистый ввод данных и создавать динамические панели для отображения маркетинговых данных.
Отчётность
Курс
Узнайте, как получать финансовые данные из локальных файлов и из интернет-источников.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь анализировать и визуализировать сетевые данные с пакетом igraph и создавать интерактивные сетевые графики с threejs.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь отличать реальные различия от случайного шума и изучите психологические костыли, мешающие рациональному принятию решений.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Создавайте интерактивные дашборды на R с помощью мощного пакета shinydashboard. Создавайте динамичные и увлекательные визуализации для вашей аудитории.
Отчётность
Курс
Научитесь отслеживать, диагностировать и оптимизировать приложения Azure с помощью Azure Monitor, Application Insights и Log Analytics.
Облако
Курс
Научитесь проектировать масштабируемые событийно-ориентированные архитектуры в Azure с использованием служб обмена сообщениями и реальных интеграций.
Облако
Курс
Изучите оценку бизнеса на реальных примерах и кейсах с использованием дисконтированных денежных потоков (DCF).
Прикладные финансы
Курс
Научитесь визуализировать временные ряды в R, затем потренируйтесь на кейсе по выбору акций.
Визуализация данных
Курс
Этот курс для пользователей R, которые хотят быстро освоить Python!
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте RAG с Weaviate! Встраивайте текст и изображения для поиска и экспериментируйте с векторным, BM25 и гибридным поиском.
Искусственный интеллект
Курс
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как сегментировать клиентов в Python.
Обработка данных
Курс
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Прикладные финансы
Курс
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Обработка данных
Курс
В этом кейсе Power BI вы сыграете роль младшего трейдера, анализируя ипотечную торговлю и развивая навыки моделирования данных и финансового анализа.
Прикладные финансы
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
Изучите разные парадигмы программирования, включая императивное и декларативное, процедурное, функциональное и объектно-ориентированное программирование.
Разработка программного обеспечения
Курс
Подключите Java к PostgreSQL с помощью JDBC. Пишите безопасные запросы, управляйте транзакциями и эффективно работайте с большими наборами данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите основы бизнес-моделирования: денежные потоки, инвестиции, аннуитеты, амортизацию кредитов и многое другое в Google Sheets.
Прикладные финансы
Курс
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Обработка данных
Курс
Изучите инструменты и методы, чтобы использовать свои большие данные для создания положительного опыта для ваших пользователей.
Машинное обучение
Курс
Используйте возможности tidyverse для создания графики уровня публикации и отчетов с фирменным стилем, которые наглядно передают результаты.
Визуализация данных
Курс
Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.
Облако
Курс
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Облако
Курс
Изучите, как разрабатывать модели глубокого обучения с Keras.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Визуализация данных
Курс
На этом курсе вы изучите методы статистического вывода для числовых данных.
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.