Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Облако
Курс
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Облако
Курс
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Облако
Курс
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Облако
Курс
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Облако
Курс
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Облако
Курс
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Облако
Курс
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Облако
Курс
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Облако
Курс
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Облако
Курс
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Облако
Курс
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Облако
Курс
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Облако
Курс
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Облако
Курс
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Облако
Курс
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Облако
Курс
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Облако
Курс
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Облако
Курс
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Облако
Курс
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Облако
Курс
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Облако
Курс
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Облако
Курс
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Облако
Курс
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Облако
Курс
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Облако
Курс
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Облако
Курс
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Облако
Курс
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Облако
Курс
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Облако
Курс
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
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.