Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
От customer lifetime value и прогнозирования churn до сегментации — изучите и внедрите use cases Machine Learning для Marketing в Python.
Машинное обучение
Курс
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Облако
Курс
Научитесь использовать Amazon Bedrock для доступа к базовым моделям ИИ и создания решений с ИИ — без управления сложной инфраструктурой.
Искусственный интеллект
Курс
На этом курсе вы изучите методы статистического вывода для числовых данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь писать рекурсивные запросы и запрашивать иерархические структуры данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте агентные AI‑процессы, которые умеют планировать, искать, запоминать и сотрудничать, с помощью LlamaIndex.
Искусственный интеллект
Курс
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Прикладные финансы
Курс
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Обработка данных
Курс
Расширьте свой набор инструментов регрессии моделями логистической и Пуассона и научитесь обучать, понимать, валидировать их и делать прогнозы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Автоматизируйте обработку данных в KNIME: объединение, агрегация, рабочие процессы БД и продвинутая работа с файлами.
Обработка данных
Курс
Scaling with Google Cloud Operations
Облако
Курс
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Облако
Курс
Научитесь создавать конвейеры, которые выдерживают испытание временем.
Машинное обучение
Курс
На этом курсе вы научитесь использовать и представлять модели логистической регрессии для прогнозирования.
Машинное обучение
Курс
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Обработка данных
Курс
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Облако
Курс
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Облако
Курс
Модели GAMs описывают связи в данных как нелинейные функции, которые легко адаптируются к разным задачам data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Подготовка данных
Курс
В ecommerce увеличение продаж и снижение затрат — ключевые задачи. Анализируйте данные интернет-магазина товаров для животных с помощью Power BI.
Визуализация данных
Курс
Узнайте о MLOps, включая инструменты и практики, необходимые для автоматизации и масштабирования приложений машинного обучения.
Машинное обучение
Курс
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Облако
Курс
Ускорьте AI-проекты, создавая модульные модели и осваивая продвинутую оптимизацию с PyTorch Lightning!
Искусственный интеллект
Курс
Review conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff, and other key concepts for your next statistics interview.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
Искусственный интеллект
Курс
Анализируйте графики временных рядов, используйте двудольные графы и получите навыки для решения сложных задач в сетевой аналитике.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Прикладные финансы
Курс
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
Обработка данных
Курс
Научитесь анализировать и визуализировать сетевые данные с пакетом igraph и создавать интерактивные сетевые графики с threejs.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как имитационное моделирование дискретных событий помогает оптимизировать бизнес-процессы. Создавайте цифровые двойники с пакетом SimPy для Python.
Теория вероятностей и статистика
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.