Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Научитесь использовать ИИ как старшего инженерного партнёра для анализа кода, оптимизации производительности, безопасности и решений по архитектуре ПО.
Искусственный интеллект
Курс
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
Прикладные финансы
Курс
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
Облако
Курс
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Машинное обучение
Курс
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
Обработка данных
Курс
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
Разработка программного обеспечения
Курс
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Машинное обучение
Курс
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
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
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Искусственный интеллект
Курс
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Машинное обучение
Курс
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
Искусственный интеллект
Курс
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
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
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
Разработка программного обеспечения
Курс
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Разработка программного обеспечения
Курс
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
Машинное обучение
Курс
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
Разработка программного обеспечения
Курс
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
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
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Машинное обучение
Курс
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Машинное обучение
Курс
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Облако
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.