Курс
Разработка ИИ-систем с помощью OpenAI API
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 2 945 отзывов
Подготовьте AI-приложения к продакшену с помощью OpenAI API.
Искусственный интеллект
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Подготовьте AI-приложения к продакшену с помощью OpenAI API.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь писать эффективный код, который быстро выполняется и грамотно распределяет ресурсы, избегая лишних накладных расходов.
Разработка программного обеспечения
Курс
Повысьте навыки работы с GitHub с нашим курсом среднего уровня по GitHub Projects, Administration и расширенным функциям безопасности.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте широкий спектр вычислений DAX и научитесь использовать их в Microsoft Power BI.
Обработка данных
Курс
Научитесь анализировать таблицу SQL и представлять выводы руководству.
Грамотность работы с данными
Курс
Научитесь создавать эффективные, производительные и надежные конвейеры данных, используя принципы Extract, Transform и Load.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь применять лучшие практики для написания поддерживаемых, повторно используемых, сложных функций с хорошей документацией.
Разработка программного обеспечения
Курс
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Визуализация данных
Курс
Интегрируйте AI/LLM-приложения с API, базами данных и файловыми системами проще, чем когда-либо, с Model Context Protocol (MCP).
Искусственный интеллект
Курс
Улучшите навыки Excel с помощью продвинутых ссылок, поиска и функций базы данных на практических упражнениях.
Обработка данных
Курс
Создавайте надежные production-grade API с FastAPI, осваивая HTTP-операции, валидацию и async execution для эффективных data и ML pipelines.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите базовые архитектуры deep learning, такие как CNN, RNN, LSTM и GRU, для моделирования изображений и последовательных данных.
Искусственный интеллект
Курс
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
Машинное обучение
Курс
Освойте базовые компоненты агентов LangChain и создавайте собственных чат-агентов.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте Databricks SQL для data engineering, аналитики и потоков данных в реальном времени в lakehouse-архитектуре.
Инжиниринг данных
Курс
Улучшите отчеты с помощью методов анализа трендов, таких как временные ряды, деревья декомпозиции и ключевые факторы влияния.
Обработка данных
Курс
Прогнозируйте цены на жильё и CTR рекламы, применяя, анализируя и интерпретируя регрессионный анализ с statsmodels в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как векторная база данных Pinecone меняет разработку AI-приложений!
Искусственный интеллект
Курс
Изучите финансовое моделирование в Excel: денежный поток, сценарный анализ, временная стоимость денег и бюджетирование капитала.
Прикладные финансы
Курс
Изучите основы ВМ, контейнеров, Docker и Kubernetes. Поймите различия, чтобы начать!
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите, как и когда использовать распространённые тесты гипотез, такие как t-тесты, тесты долей и критерии хи-квадрат в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Углубите и расширьте знания о типах данных Python, таких как списки, словари и кортежи, применяя их для решения задач Data Science.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь очищать и подготавливать данные для machine learning!
Машинное обучение
Курс
Продолжите путь в визуализации данных: практические техники добавления мер DAX и прогрессивного раскрытия в отчёты.
Визуализация данных
Курс
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как развертывать и поддерживать ресурсы в Power BI. Освоите интерфейс Power BI Service и его ключевые элементы, такие как рабочие области.
Обработка данных
Курс
Прогнозируйте цены на жилье и CTR рекламы, применяя, анализируя и интерпретируя регрессионный анализ в R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
В этом курсе вы изучите основы Kubernetes и научитесь разворачивать и оркестрировать контейнеры с помощью Manifests и инструкций kubectl.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь работать с датами и временем в Python.
Разработка программного обеспечения
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.