Курс
Hierarchical and Mixed Effects Models in R
- Продвинутый уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 186 отзывов
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот курс охватывает всё, что нужно знать, чтобы создать базовую систему мониторинга машинного обучения на Python
Машинное обучение
Курс
Научитесь писать эффективные тесты на Java с JUnit и Mockito, чтобы создавать надежные приложения уверенно.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте более точные и надежные RAG-системы с Graph RAG и гибридным RAG.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте Databricks с Python: научитесь аутентифицироваться, управлять кластерами, автоматизировать задания и программно запрашивать модели ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите модели ARIMA в Python и станьте экспертом по анализу временных рядов.
Машинное обучение
Курс
Научитесь работать с потоковыми данными с помощью serverless-технологий на AWS.
Облако
Курс
Научитесь рассчитывать значимые показатели риска и доходности и составлять оптимальный портфель с нужным балансом риска и доходности.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как участвовать и побеждать в соревнованиях на Kaggle.
Машинное обучение
Курс
Исследуйте латентные переменные, такие как личность, с помощью разведочного и подтверждающего факторного анализа.
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
На этом курсе вы узнаете, как выполнять инференс с помощью линейных моделей.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как сделать модели GenAI по-настоящему отражающими человеческие ценности, получая практический опыт с продвинутыми LLM.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать продвинутые и эффективные модели машинного обучения на Python с помощью ансамблевых методов: bagging, boosting и stacking.
Машинное обучение
Курс
Создавайте агентные AI‑процессы, которые умеют планировать, искать, запоминать и сотрудничать, с помощью LlamaIndex.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь выполнять анализ изображений с Keras и Python, создавая, обучая и оценивая сверточные нейронные сети.
Искусственный интеллект
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 how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Искусственный интеллект
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
Курс
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Импорт и очистка данных
Курс
Отточите знания и подготовьтесь к следующему собеседованию, практикуя вопросы по машинному обучению на Python.
Машинное обучение
Курс
Научитесь создавать конвейеры, которые выдерживают испытание временем.
Машинное обучение
Курс
Научитесь писать рекурсивные запросы и запрашивать иерархические структуры данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Разработка программного обеспечения
Курс
Развивайте интуицию в продвинутой теории вероятностей, оценке рисков и методах моделирования для уверенных решений на основе данных.
Теория вероятностей и статистика
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
Изучите инструменты и методы, чтобы использовать свои большие данные для создания положительного опыта для ваших пользователей.
Машинное обучение
Курс
Подключите Java к PostgreSQL с помощью JDBC. Пишите безопасные запросы, управляйте транзакциями и эффективно работайте с большими наборами данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Обработка 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.