Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите основы объектно-ориентированного программирования (OOP), создавая собственные классы и объекты!
Разработка программного обеспечения
Курс
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
Машинное обучение
Курс
Освойте NumPy: создавайте, сортируйте, фильтруйте и обновляйте массивы на примере переписи деревьев Нью-Йорка.
Обработка данных
Курс
Научитесь эффективно преобразовывать, очищать и анализировать данные с помощью Polars — Python-библиотеки для быстрой обработки данных.
Обработка данных
Курс
Освойте базовые компоненты агентов LangChain и создавайте собственных чат-агентов.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать эффективные, производительные и надежные конвейеры данных, используя принципы Extract, Transform и Load.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите мир data engineering в этом коротком курсе: инструменты и темы, такие как ETL и cloud computing.
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
Узнайте, как векторная база данных Pinecone меняет разработку AI-приложений!
Искусственный интеллект
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
Создавайте мощные многоагентные системы, применяя новые агентные шаблоны проектирования в фреймворке LangGraph.
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
Научитесь работать с датами и временем в Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте анализ текста с ключевыми NLP-техниками: от предобработки до продвинутых моделей-трансформеров.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь очищать и подготавливать данные для machine learning!
Машинное обучение
Курс
Освойте тестирование Python: Освойте методы, создавайте проверки и обеспечьте безошибочный код с pytest и unittest.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь получать данные из распространённых форматов файлов и систем, таких как CSV-файлы, таблицы, JSON, SQL-базы данных и API.
Подготовка данных
Курс
Создавайте новые признаки, чтобы повысить производительность ваших моделей Machine Learning.
Машинное обучение
Курс
Научитесь обрабатывать и визуализировать категориальные данные с помощью pandas и seaborn.
Обработка данных
Курс
Изучите создание классов и использование наследования и полиморфизма для повторного использования и оптимизации кода.
Разработка программного обеспечения
Курс
Развивайте навыки Python для Finance, изучая datetime, if-statements, DataFrames и многое другое.
Прикладные финансы
Курс
Осваивайте экспериментальный дизайн и проводите надежный статистический анализ для точных, обоснованных выводов!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь извлекать и анализировать данные из интернета с помощью библиотеки Python scrapy.
Подготовка данных
Курс
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
Машинное обучение
Курс
Пошагово создайте ассистента поддержки клиентов с помощью Google’s Agent Development Kit (ADK).
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью Keras 2.0 в Python.
Искусственный интеллект
Курс
Развивайте навыки ООП с дескрипторами, многоуровневым наследованием и абстрактными базовыми классами!
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом курсе вы изучите основы работы с данными временных рядов.
Обработка данных
Курс
В этом четырехчасовом курсе вы изучите основы анализа временных рядов данных в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте ключевые навыки с Scikit-learn, SHAP и LIME, чтобы тестировать и создавать прозрачные, надежные и подотчетные ИИ-системы.
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.