Course
Introduction to Spark SQL in Python
- ПередовойУровень мастерства
- 4.4+
- 457
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Манипулирование данными
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Манипулирование данными
Course
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Манипулирование данными
Course
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Искусственный интеллект
Course
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
Course
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
Облако
Course
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
Вероятность и статистика
Course
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Вероятность и статистика
Course
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
Искусственный интеллект
Course
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Машинное обучение
Course
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Машинное обучение
Course
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Машинное обучение
Course
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
Манипулирование данными
Course
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Искусственный интеллект
Course
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Разработка программного обеспечения
Course
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
Вероятность и статистика
Course
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
Машинное обучение
Course
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
Вероятность и статистика
Course
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Импорт и очистка данных
Course
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
Разработка программного обеспечения
Course
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Вероятность и статистика
Course
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Машинное обучение
Course
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Вероятность и статистика
Course
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Вероятность и статистика
Course
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
Разработка программного обеспечения
Course
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Вероятность и статистика
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.