Курс
Введение в dbt
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 2 879 отзывов
Курс знакомит с dbt для моделирования данных, преобразований, тестирования и создания документации.
Инжиниринг данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Курс знакомит с dbt для моделирования данных, преобразований, тестирования и создания документации.
Инжиниринг данных
Курс
Прогнозируйте цены на жильё и CTR рекламы, применяя, анализируя и интерпретируя регрессионный анализ с statsmodels в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Откройте более продвинутые AI-приложения, такие как семантический поиск и рекомендательные системы, с помощью embedding model OpenAI!
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы объектно-ориентированного программирования (OOP), создавая собственные классы и объекты!
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
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как MLOps переводит модели машинного обучения из локальных ноутбуков в рабочие продакшн-модели, приносящие реальную бизнес-ценность.
Машинное обучение
Курс
Научитесь писать эффективный код, который быстро выполняется и грамотно распределяет ресурсы, избегая лишних накладных расходов.
Разработка программного обеспечения
Курс
Улучшите навыки Excel с помощью продвинутых ссылок, поиска и функций базы данных на практических упражнениях.
Обработка данных
Курс
Изучите основы LLM и революционную архитектуру transformer, на которой они основаны!
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как работать с Claude через Anthropic API, чтобы решать реальные задачи и создавать приложения на базе ИИ.
Другое
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
Научитесь создавать эффективные, производительные и надежные конвейеры данных, используя принципы Extract, Transform и Load.
Инжиниринг данных
Курс
Освойте передовые методы интеграции внешних данных с LLM с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG) и LangChain.
Искусственный интеллект
Курс
Прогнозируйте цены на жилье и CTR рекламы, применяя, анализируя и интерпретируя регрессионный анализ в R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Улучшите отчеты с помощью методов анализа трендов, таких как временные ряды, деревья декомпозиции и ключевые факторы влияния.
Обработка данных
Курс
Создавайте умные, интерактивные и надежные AI-приложения проще, чем когда-либо, с OpenAI Responses API и GPT-5.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь делать выводы по ограниченным данным с Python и статистикой. В курсе — всё о выборке: от случайной до стратифицированной и кластерной.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Продолжите путь в визуализации данных: практические техники добавления мер DAX и прогрессивного раскрытия в отчёты.
Визуализация данных
Курс
Изучите базовые архитектуры deep learning, такие как CNN, RNN, LSTM и GRU, для моделирования изображений и последовательных данных.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите финансовое моделирование в Excel: денежный поток, сценарный анализ, временная стоимость денег и бюджетирование капитала.
Прикладные финансы
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
Освойте Databricks SQL для data engineering, аналитики и потоков данных в реальном времени в lakehouse-архитектуре.
Инжиниринг данных
Курс
Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте анализ текста с ключевыми NLP-техниками: от предобработки до продвинутых моделей-трансформеров.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь использовать графические и числовые методы, чтобы начать выявлять структуру ваших данных.
Разведочный анализ данных
Курс
Изучите мир data engineering в этом коротком курсе: инструменты и темы, такие как ETL и cloud computing.
Инжиниринг данных
Курс
Развивайте навыки Python для Finance, изучая datetime, if-statements, DataFrames и многое другое.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как векторная база данных Pinecone меняет разработку AI-приложений!
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Искусственный интеллект
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.