Курс
Life Insurance Products Valuation in R
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 52 отзыва
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Прикладные финансы
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Прикладные финансы
Курс
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Разработка программного обеспечения
Курс
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите основы разбора, обработки и вычислений с датами и временем в R.
Разработка программного обеспечения
Курс
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
Машинное обучение
Курс
Создавайте интерактивные дашборды на R с помощью мощного пакета shinydashboard. Создавайте динамичные и увлекательные визуализации для вашей аудитории.
Отчётность
Курс
На этом курсе вы узнаете, как выполнять инференс с помощью линейных моделей.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте прогнозирование будущих событий с помощью linear regression, generalized additive models, random forests и xgboost.
Машинное обучение
Курс
Освойте анализ дифференциальной экспрессии RNA-Seq для выявления генов, связанных с различными заболеваниями или состояниями.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Сделайте визуализацию, исследуйте и заполняйте пропуски с naniar — удобным для tidyverse подходом к пропущенным данным.
Подготовка данных
Курс
Узнайте, что такое байесовский анализ данных, как он работает и почему это полезный инструмент в вашем наборе инструментов data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Обработка данных
Курс
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте ключевые методы, необходимые для извлечения ценных выводов из данных временных рядов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите типы в data modeling, включая prediction, и научитесь выполнять linear regression и оценку моделей в Tidyverse.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Используйте навыки обработки данных и визуализации, чтобы исследовать историческое голосование Генеральной Ассамблеи ООН.
Разведочный анализ данных
Курс
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Машинное обучение
Курс
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Теория вероятностей и статистика
Курс
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Анализируйте текстовые данные в R с помощью tidy framework.
Обработка данных
Курс
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Подготовка данных
Курс
Изучите дизайн опросов с помощью распространённых структур и научитесь визуализировать и анализировать результаты опросов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как работают даты в R, и изучите if statements, loops и functions на финансовых примерах.
Прикладные финансы
Курс
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Исследуйте латентные переменные, такие как личность, с помощью разведочного и подтверждающего факторного анализа.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Визуализация данных
Курс
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Машинное обучение
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.