Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Преобразуйте DataFrame из широкого в длинный формат, выполняйте stack и unstack строк и столбцов, а также работайте с многоуровневыми DataFrame.
Обработка данных
Курс
Отточите навыки Oracle SQL: основы SQL, агрегация, объединение и настройка данных.
Обработка данных
Курс
Научитесь создавать сводные таблицы и быстро упорядочивать тысячи точек данных всего за несколько кликов.
Обработка данных
Курс
Научитесь эффективно преобразовывать, очищать и анализировать данные с помощью Polars — Python-библиотеки для быстрой обработки данных.
Обработка данных
Курс
Научитесь обрабатывать данные и создавать наборы признаков для машинного обучения в Spark с помощью SQL в Python.
Обработка данных
Курс
Развивайте навыки SQL, создавая AI prompts для запросов сортировки, группировки, фильтрации и категоризации данных.
Обработка данных
Курс
Освойте методы обработки и анализа данных, такие как операторы CASE, подзапросы и CTE в Snowflake.
Обработка данных
Курс
В этом курсе вы изучите основы реляционных баз данных и способы взаимодействия с ними.
Обработка данных
Курс
Изучите способы работы с данными даты и времени в SQL Server для анализа временных рядов
Обработка данных
Курс
Освойте Alteryx для преобразования данных: Crosstab, Transpose и оптимизация workflow в интерактивном курсе.
Обработка данных
Курс
Этот курс покажет, как интегрировать пространственные данные в ваш рабочий процесс Python Data Science.
Обработка данных
Курс
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Обработка данных
Курс
Организуйте данные с помощью объединений, соединений, парсинга и оптимизации производительности в Alteryx.
Обработка данных
Курс
Освойте ключевые функции для обработки, преобразования и управления данными в SQL Server.
Обработка данных
Курс
Освойте мощные навыки командной строки, чтобы загружать, обрабатывать и преобразовывать данные, включая конвейер машинного обучения.
Обработка данных
Курс
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Обработка данных
Курс
Создавайте динамические вычисления Sigma, чтобы исследовать данные, автоматизировать логику и выявлять тренды на практических бизнес-примерах.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как использовать скрипты Python в Power BI для подготовки данных, визуализаций и расчёта коэффициентов корреляции.
Обработка данных
Курс
Научитесь выявлять, анализировать, удалять и заполнять пропущенные данные в Python.
Обработка данных
Курс
Освойте Polars глубже: работа с текстом, скользящая статистика, объединение DataFrame и продвинутая аналитика.
Обработка данных
Курс
Изучите основы исследования, обработки и измерения биомедицинских изображений.
Обработка данных
Курс
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Обработка данных
Курс
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Обработка данных
Курс
Научитесь оптимизировать, масштабировать и тестировать конвейеры данных Polars для производительности, готовой к продакшену.
Обработка данных
Курс
Анализируйте текстовые данные в R с помощью tidy framework.
Обработка данных
Курс
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Обработка данных
Курс
Научитесь загружать, преобразовывать и расшифровывать речь из необработанных аудиофайлов в Python.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как сегментировать клиентов в Python.
Обработка данных
Курс
Освойте ключевые концепции работы с данными: фильтрация, выборка и расчет групповой статистики с помощью data.table.
Обработка данных
Курс
В этом курсе вы научитесь собирать данные Twitter и анализировать текст, сети и географическое происхождение Twitter.
Обработка данных
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.