Перейти к основному содержимому

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, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
38 Курсов

Курс

Intermediate Portfolio Analysis in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 68 отзывов

Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

Прикладные финансы

5 часов

Курс

Financial Forecasting in Python

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 88 отзывов

Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Loan Amortization in Google Sheets

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 45 отзывов

Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Bond Valuation and Analysis in Python

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 67 отзывов

Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Case Study: Net Revenue Management in Google Sheets

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.4+
  • 17 отзывов

You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.

Прикладные финансы

3 часа

Курс

Financial Trading in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 72 отзыва

This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.

Прикладные финансы

5 часов

Курс

Life Insurance Products Valuation in R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 47 отзывов

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Equity Valuation in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 63 отзыва

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 свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.