Курс
Модели ARIMA в Python
- Продвинутый уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 460 отзывов
Изучите модели ARIMA в Python и станьте экспертом по анализу временных рядов.
Машинное обучение
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите модели ARIMA в Python и станьте экспертом по анализу временных рядов.
Машинное обучение
Курс
Научитесь создавать интеллектуальных агентов, которые рассуждают, действуют и решают реальные задачи с помощью Python.
Искусственный интеллект
Курс
Подключите Java к PostgreSQL с помощью JDBC. Пишите безопасные запросы, управляйте транзакциями и эффективно работайте с большими наборами данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Подготовьтесь к следующим собеседованиям по программированию на Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте более точные и надежные RAG-системы с Graph RAG и гибридным RAG.
Искусственный интеллект
Курс
Этот курс охватывает всё, что нужно знать, чтобы создать базовую систему мониторинга машинного обучения на Python
Машинное обучение
Курс
Освойте Databricks с Python: научитесь аутентифицироваться, управлять кластерами, автоматизировать задания и программно запрашивать модели ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
На этом курсе вы узнаете, как выполнять инференс с помощью линейных моделей.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как участвовать и побеждать в соревнованиях на Kaggle.
Машинное обучение
Курс
Изучайте и применяйте мощные алгоритмы Deep Reinforcement Learning, включая методы доработки и оптимизации.
Искусственный интеллект
Курс
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте реальные приложения на Python — практикуйте ООП и принципы software engineering, чтобы писать чистый и поддерживаемый код.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь работать с потоковыми данными с помощью serverless-технологий на AWS.
Облако
Курс
Научитесь создавать продвинутые и эффективные модели машинного обучения на Python с помощью ансамблевых методов: bagging, boosting и stacking.
Машинное обучение
Курс
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как сделать модели GenAI по-настоящему отражающими человеческие ценности, получая практический опыт с продвинутыми LLM.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь анализировать данные Airbnb с помощью SQL в Databricks, создавать дашборды и извлекать практические выводы.
Импорт и очистка данных
Курс
Получите практический опыт построения обоснованных выводов на основе данных в этом четырехчасовом курсе по статистическому выводу в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Развивайте интуицию в продвинутой теории вероятностей, оценке рисков и методах моделирования для уверенных решений на основе данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Отточите знания и подготовьтесь к следующему собеседованию, практикуя вопросы по машинному обучению на Python.
Машинное обучение
Курс
Научитесь выполнять анализ изображений с Keras и Python, создавая, обучая и оценивая сверточные нейронные сети.
Искусственный интеллект
Курс
На этом курсе вы изучите методы статистического вывода для числовых данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь писать рекурсивные запросы и запрашивать иерархические структуры данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте агентные AI‑процессы, которые умеют планировать, искать, запоминать и сотрудничать, с помощью LlamaIndex.
Искусственный интеллект
Курс
Расширьте свой набор инструментов регрессии моделями логистической и Пуассона и научитесь обучать, понимать, валидировать их и делать прогнозы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь создавать конвейеры, которые выдерживают испытание временем.
Машинное обучение
Курс
Анализируйте графики временных рядов, используйте двудольные графы и получите навыки для решения сложных задач в сетевой аналитике.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Review conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff, and other key concepts for your next statistics interview.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как имитационное моделирование дискретных событий помогает оптимизировать бизнес-процессы. Создавайте цифровые двойники с пакетом SimPy для Python.
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.