Course
Introduction to Tableau
- БазовыйУровень мастерства
- 4.7+
- 10.1K
Start your Tableau journey with our Introduction to Tableau course. Discover Tableau basics such as its features and dashboards.
Визуализация данных
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Start your Tableau journey with our Introduction to Tableau course. Discover Tableau basics such as its features and dashboards.
Визуализация данных
Course
Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
Искусственный интеллект
Course
Learn the fundamentals of statistics, including measures of center and spread, probability distributions, and hypothesis testing with no coding involved!
Вероятность и статистика
Course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
Вероятность и статистика
Course
Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
Грамотность в работе с данными
Course
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Подготовка данных
Course
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Манипулирование данными
Course
Learn about Microsoft Copilot and 365 Copilot to enhance productivity, streamline workflows, and make informed, data-driven decisions in your business.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Искусственный интеллект
Course
An introduction to data visualization with no coding involved.
Визуализация данных
Course
Get started on the path to exploring and visualizing your own data with the tidyverse, a powerful and popular collection of data science tools within R.
Разработка программного обеспечения
Course
Dive into the Python ecosystem, discovering modules and packages along with how to write custom functions!
Разработка программного обеспечения
Course
Continue your journey to becoming an R ninja by learning about conditional statements, loops, and vector functions.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
Исследовательский анализ данных
Course
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Исследовательский анализ данных
Course
In this interactive Power BI course, you’ll learn how to use Power Query Editor to transform and shape your data to be ready for analysis.
Подготовка данных
Course
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Power BI, and need to figure out why customers are churning.
Визуализация данных
Course
Learn the key concepts of data modeling on Power BI.
Манипулирование данными
Course
Learn to design databases in SQL to process, store, and organize data in a more efficient way.
Инженерия данных
Course
Learn the role Generative Artificial Intelligence plays today and will play in the future in a business environment.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to create one of the most efficient ways of storing data - relational databases!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to create informative and attractive visualizations in Python using the Seaborn library.
Визуализация данных
Course
Snowflake is a top data warehousing platform. Learn how they use Snowsight, a user-friendly SQL interface for accessing and exploring data.
Хранилище данных
Course
Learn to produce meaningful and beautiful data visualizations with ggplot2 by understanding the grammar of graphics.
Визуализация данных
Course
Learn how to create, customize, and share data visualizations using Matplotlib.
Визуализация данных
Course
Unlock the power of ChatGPT with better prompts, accurate responses, and safe AI use. Improve efficiency and get the most from AI conversations!
Искусственный интеллект
Course
Dive deep into the principles and best practices of prompt engineering to leverage powerful language models like ChatGPT to solve real-world problems.
Искусственный интеллект
Course
Learn about the Databricks Lakehouse platform and how it can modernize data architectures and improve data management processes.
Инженерия данных
Course
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to create a range of visualizations in Excel for different data layouts, ensuring you incorporate best practices to help you build dashboards.
Визуализация данных
Наука о данных — это область знаний, сосредоточенная на извлечении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по анализу данных анализируют данные для получения практических выводов.
Вам потребуется изучить язык программирования, например Python или R, и освоить основы математики и статистики. Знание методов анализа данных и инструментов науки о данных также имеет важное значение. Существует множество способов изучения науки о данных. Помимо формального образования, такого как получение степени или обучение в университете, существует множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в своем собственном темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.
Помимо знаний математики и статистики, специалистам по анализу данных необходимы навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы с данными требуется умение работать с большими массивами данных, знание методов визуализации данных, обработки данных и управления базами данных. Навыки машинного обучения и глубокого обучения также могут быть полезны.
В профессиональной сфере наука о данных в той или иной степени применима практически в любой отрасли. Медицинские организации используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например, для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, наука о данных входит в число самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по анализу данных зарабатывают в среднем 97 609 долларов и имеют рейтинг удовлетворенности работой четыре звезды из пяти в США.
Здесь следует учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программы по анализу данных может быть непросто, часто требуются стабильно высокие оценки. Аналогично, многие навыки, необходимые для работы в области анализа данных, требуют много времени на учёбу и терпение. На освоение всех необходимых основ может уйти несколько месяцев, а также потребуется большой практический опыт для получения должности начального уровня.
Да, вам потребуется некоторый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако, благодаря относительно простому синтаксису, язык программирования Python часто является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без предварительного опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по анализу данных. Однако важно помнить, что изучение только теоретических основ анализа данных может не сделать вас настоящим специалистом по анализу данных.
Освоив основы науки о данных, вы можете специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.