Курс
R для пользователей SAS
- БазовыйУровень навыков
- 4.6+
- 32 отзыва
Узнайте, как перенести знания SAS в R и анализировать данные с помощью этого бесплатного и мощного языка программирования.
Разработка программного обеспечения
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Узнайте, как перенести знания SAS в R и анализировать данные с помощью этого бесплатного и мощного языка программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Облако
Курс
Изучите инструменты и методы, чтобы использовать свои большие данные для создания положительного опыта для ваших пользователей.
Машинное обучение
Курс
Научитесь отличать реальные различия от случайного шума и изучите психологические костыли, мешающие рациональному принятию решений.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Облако
Курс
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Облако
Курс
Научитесь анализировать бизнес-процессы в R и извлекать практические выводы из огромных наборов событийных данных.
Отчётность
Курс
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как получать финансовые данные из локальных файлов и из интернет-источников.
Прикладные финансы
Курс
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Облако
Курс
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Разработка программного обеспечения
Курс
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Облако
Курс
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Облако
Курс
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
Машинное обучение
Курс
Исследуйте латентные переменные, такие как личность, с помощью разведочного и подтверждающего факторного анализа.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Сделайте важные шаги к мастерству, применяя навыки статистического мышления к реальным наборам данных и извлекая из них практические выводы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте финансовый анализ в KNIME на реальных данных, улучшая навыки подготовки данных и работы с рабочими процессами.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь эффективно использовать PostgreSQL для анализа временных рядов и применять эти методы к реальным данным.
Обработка данных
Курс
Погрузитесь в наш кейс Tableau по аналитике цепочки поставок. Управляйте отгрузками, запасами и созданием дашбордов, чтобы улучшать бизнес-показатели.
Визуализация данных
Курс
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Облако
Курс
Научитесь использовать Census API для работы с демографическими и социально-экономическими данными.
Разведочный анализ данных
Курс
Научитесь обрабатывать конфиденциальную информацию с помощью методов, сохраняющих конфиденциальность.
Машинное обучение
Курс
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Облако
Курс
Освойте работу с RNN для классификации тональности текста, генерации предложений и перевода между языками.
Искусственный интеллект
Курс
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Машинное обучение
Курс
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Облако
Курс
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Облако
Курс
Освойте работу с R для создания моделей оценки и анализа облигаций и их защиты от изменений процентных ставок.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь создавать и оценивать модели измерения, используемые для подтверждения структуры шкалы или анкеты.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
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.