Курс
HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на R
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 23 отзыва
Прогнозируйте текучесть кадров и разрабатывайте стратегии удержания сотрудников.
Машинное обучение
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Прогнозируйте текучесть кадров и разрабатывайте стратегии удержания сотрудников.
Машинное обучение
Курс
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Облако
Курс
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Обработка данных
Курс
Раскройте возможности параллельных вычислений в R. Улучшите навыки анализа данных, ускорьте вычисления и легко обрабатывайте большие наборы данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите модели смесей: удобный и формальный статистический фреймворк для вероятностной кластеризации и классификации.
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
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Облако
Курс
Научитесь создавать интерактивные визуализации данных, включая создание и подключение виджетов с помощью Bokeh!
Визуализация данных
Курс
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Облако
Курс
Освойте визуализацию данных в Julia. Научитесь создавать эффектные графики и понимать, когда и как их использовать.
Визуализация данных
Курс
Изучите стратегии ответа на вопросы по вероятности в R, решая различные задачи на вероятность.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
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
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Облако
Курс
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Облако
Курс
Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
Машинное обучение
Курс
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь создавать анимированную графику и связанные представления полностью в R с plotly.
Визуализация данных
Курс
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Облако
Курс
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Облако
Курс
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Облако
Курс
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Облако
Курс
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Облако
Курс
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Облако
Курс
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Облако
Облако
Курс
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Облако
Курс
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
Облако
Курс
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Облако
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.