Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Страховой запрос пациента отклонили по ошибке? Быстро соберите доказательства и подготовьте апелляцию с помощью Claude Cowork!
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы узнаете, как применять статистические методы для работы с категориальными данными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Защищайте AWS-нагрузки: IAM с минимальными привилегиями, временные учетные данные, авторизация API, работа с секретами, шифрование и данные CloudTrail.
Облако
Курс
Изучите эффективные методы в pandas, чтобы оптимизировать ваш код Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Облако
Курс
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Облако
Курс
На практическом кейсе научитесь настраивать в Azure безопасное и эффективное приложение для рекомендаций книг.
Облако
Курс
Узнайте, как работают облигации, как их оценивать и анализировать некоторые риски с помощью пакетов numpy и numpy-financial.
Прикладные финансы
Курс
Анализируйте ряды доходности факторов риска, исследуйте их свойства и оценивайте value-at-risk.
Прикладные финансы
Курс
Изучите GDPR на реальных примерах: права на данные, утечки и вопросы соответствия.
Управление данными
Курс
Научитесь использовать условное форматирование с вашими данными через встроенные параметры и создание собственных формул.
Обработка данных
Курс
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Прикладные финансы
Курс
На этом курсе вы научитесь классифицировать, обрабатывать и анализировать временные ряды; это must, если вы всерьёз хотите стать сильнее как аналитик.
Визуализация данных
Курс
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как сократить время обучения больших языковых моделей с Accelerator и Trainer для распределенного обучения
Искусственный интеллект
Курс
Переходите с MATLAB, изучив базовые концепции Python и погрузившись в пакеты NumPy и Matplotlib.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите защитное программирование на R, чтобы сделать ваш код более устойчивым.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь импортировать, очищать и обрабатывать IoT-данные в Python, чтобы подготовить их для машинного обучения.
Обработка данных
Курс
Освойте RAG с Weaviate! Встраивайте текст и изображения для поиска и экспериментируйте с векторным, BM25 и гибридным поиском.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать эффектные визуализации данных в KNIME: графики, компоненты и дашборды.
Визуализация данных
Курс
Используйте анализ выживаемости для работы с данными «время до события» и прогнозирования времени выживания.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Обеспечьте согласованность данных, научившись использовать транзакции и обрабатывать ошибки в конкурентных средах.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите, как разрабатывать модели глубокого обучения с Keras.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь визуализировать временные ряды в R, затем потренируйтесь на кейсе по выбору акций.
Визуализация данных
Курс
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Облако
Курс
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Машинное обучение
Курс
Make Snowflakes AI coding agent follow your teams standards with AGENTS.md, custom Skills, Plugins, and CI/CD reviews.
Искусственный интеллект
Курс
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Облако
Курс
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
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.