Курс
Google Workspace End User: Google Meet
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 15 отзывов
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Облако
Курс
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Облако
Курс
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Облако
Курс
Повысьте уровень анализа с помощью этого практического курса по SQL с рабочими тетрадями DataLab.
Отчётность
Курс
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Облако
Курс
Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Облако
Курс
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Облако
Курс
На этом курсе вы подготовитесь к самым часто встречающимся темам статистики: от распределений до проверки гипотез, регрессионных моделей и многого другого.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Облако
Курс
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Разведочный анализ данных
Курс
Научитесь анализировать, визуализировать и моделировать многомерные данные.
Теория вероятностей и статистика
Курс
В этом курсе вы узнаете, как создавать статические и интерактивные панели мониторинга с помощью flexdashboard и shiny.
Отчётность
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
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Обработка данных
Курс
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Прикладные финансы
Курс
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Облако
Курс
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Облако
Курс
Научитесь анализировать бизнес-процессы в R и извлекать практические выводы из огромных наборов событийных данных.
Отчётность
Курс
Научитесь выявлять ключевые факторы спроса, учитывать сезонность и прогнозировать спрос для иерархии продуктов на реальном примере.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Облако
Курс
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Облако
Курс
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Облако
Курс
В этом курсе вы узнаете, как реализовывать более продвинутые байесовские модели с помощью RJAGS.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Облако
Курс
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Облако
Курс
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Облако
Курс
Хотите узнать, как работают модели, лежащие в основе таких продуктов, как Google Translate?
Искусственный интеллект
Курс
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Разработка программного обеспечения
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.