Перейти к основному контенту

Курсы по данным, ИИ и облаку

Освойте востребованные навыки

Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.

  • Учитесь в удобном для вас темпе
  • Получите практический опыт
  • Проходите короткие главы

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
37 Курсов

Курс

Финансовый трейдинг на R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 78 отзывов

Этот курс охватывает основы финансовой торговли и показывает, как использовать quantstrat для создания торговых стратегий на основе сигналов.

Прикладные финансы

5 часов

Курс

Практический пример: финансовый анализ в KNIME

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 121 отзыв

Освойте финансовый анализ в KNIME на реальных данных, улучшая навыки подготовки данных и работы с рабочими процессами.

Прикладные финансы

3 часа

Курс

Промежуточный анализ портфеля в R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 73 отзыва

Углубите навыки R для финансов: бэктестинг, анализ и оптимизация портфелей.

Прикладные финансы

5 часов

Курс

Оценка и анализ облигаций в Python

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 74 отзыва

Узнайте, как работают облигации, как их оценивать и анализировать некоторые риски с помощью пакетов numpy и numpy-financial.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Амортизация кредита в Google Sheets

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 51 отзыв

Узнайте, как создать дашборд амортизации в Google Sheets с финансовыми и условными формулами.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

GARCH Models in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 100 отзывов

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Equity Valuation in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 65 отзывов

Learn the fundamentals of valuing stocks.

Прикладные финансы

4 часа

FAQs

Что такое Data Science?

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.

Как можно изучить Data Science?

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.

Какие навыки необходимы для Data Science?

Помимо знания математики и статистики, специалистам по данным необходимы навыки программирования на таких языках, как Python и R.

Где можно применять Data Science?

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.

Является ли Data Science хорошей карьерой?

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.

Сложно ли стать специалистом по данным?

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.

Требует ли Data Science навыков программирования?

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.

Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по данным?

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.

Какие темы можно изучать в рамках Data Science?

Освоив основы Data Science, вы сможете специализироваться в различных областях — например, в машинном обучении, анализе данных, инженерии данных и других.

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.