Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Освойте параллельное программирование на Python с Dask, чтобы масштабировать рабочие процессы и эффективно обрабатывать большие данные.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Машинное обучение
Курс
Практикуйте навыки Shiny, создавая увлекательные Shiny-приложения для реальных сценариев!
Отчётность
Курс
Научитесь анализировать и интерпретировать данные ChIP-seq с помощью Bioconductor на наборе данных по раку человека.
Теория вероятностей и статистика
Курс
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Облако
Курс
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Облако
Курс
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
Обработка данных
Курс
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Прикладные финансы
Курс
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Облако
Курс
В ecommerce рост продаж и снижение расходов — главные приоритеты. В этом кейсе вы изучите данные интернет-магазина товаров для домашних животных.
Визуализация данных
Курс
Научитесь анализировать данные опросов с помощью Python и определять, когда применять описательные и выводные статистические инструменты.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Облако
Курс
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Облако
Курс
Узнайте, как настраивать гиперпараметры модели, чтобы получать лучшие прогнозные результаты.
Машинное обучение
Курс
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь анализировать и моделировать данные о выборе клиентов в R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Развертывайте, защищайте и запускайте приложения в AWS с Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch и X-Ray. Практическая подготовка к экзамену DVA-C02.
Облако
Курс
Научитесь эффективно и быстро объединять наборы данных в табличном формате с помощью библиотеки Python Pandas.
Обработка данных
Курс
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Облако
Курс
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Облако
Курс
Научитесь готовить и организовывать данные для предиктивной аналитики.
Машинное обучение
Курс
Изучите анализ тональности: определяйте позитивную и негативную лексику, эмоциональный посыл и создавайте наглядные визуализации.
Машинное обучение
Курс
Научитесь писать масштабируемый код для работы с большими данными в R с пакетами bigmemory и iotools.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Облако
Курс
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Облако
Курс
Узнайте, как создать дашборд амортизации в Google Sheets с финансовыми и условными формулами.
Прикладные финансы
Курс
Изучите защитное программирование на R, чтобы сделать ваш код более устойчивым.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
Визуализация данных
Курс
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Облако
Курс
Прокачайте навыки Alteryx на реальных данных фитнеса, чтобы создавать точные маркетинговые стратегии и инновационные продукты!
Подготовка 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.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.