Перейти к основному контенту

Курсы по данным, ИИ и облаку

Освойте востребованные навыки

Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.

  • Учитесь в удобном для вас темпе
  • Получите практический опыт
  • Проходите короткие главы

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
793 Курса

Курс

Manage Scalable Workloads in GKE

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 14 отзывов

Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

Облако

7 часов 20 min

Курс

Intermediate Functional Programming with purrr

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 39 отзывов

Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Курс

Построение моделей отклика в R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 31 отзыв

Освойте создание простых моделей рыночной реакции для повышения эффективности маркетинговых планов.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 21 отзыв

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Облако

2 часа 30 min

Курс

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 17 отзывов

Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.

Облако

4 часа 22 min

Курс

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.9+
  • 17 отзывов

Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.

Облако

4 часа 13 min

Курс

Машинный перевод с Keras

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 50 отзывов

Хотите узнать, как работают модели, лежащие в основе таких продуктов, как Google Translate?

Искусственный интеллект

4 часа

Курс

Задачи по теории вероятностей на R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 70 отзывов

Изучите стратегии ответа на вопросы по вероятности в R, решая различные задачи на вероятность.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Смесевые модели в R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 29 отзывов

Изучите модели смесей: удобный и формальный статистический фреймворк для вероятностной кластеризации и классификации.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Introduction to Snowflake CoCo CLI

  • БазовыйУровень навыков
  • 5
  • 3 отзыва

Put Snowflake CoCo to work in your terminal: explore data, run AI functions over text, and build scripts and pipelines while you stay in control.

Искусственный интеллект

2 часа

Курс

Security Best Practices in Google Cloud: Compute

  • Средний уровеньУровень навыков

Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.

Облако

2 часа

Курс

Gemini for Network Engineers

  • БазовыйУровень навыков

See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.

Облако

1 час

Курс

Networking in Google Cloud: Network Architecture

  • Средний уровеньУровень навыков

Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.

Облако

1 час 15 min

Курс

Networking in Google Cloud: Fundamentals

  • Средний уровеньУровень навыков

Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.

Облако

5 часов

Курс

Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud

  • Продвинутый уровеньУровень навыков

Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.

Облако

5 часов

Курс

Security Best Practices in Google Cloud: Models

  • Средний уровеньУровень навыков

Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.

Облако

2 часа

Курс

Security Best Practices in Google Cloud: Data

  • Средний уровеньУровень навыков

Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.

Облако

3 часа

Курс

Implement Cloud Next Generation Firewall

  • Продвинутый уровеньУровень навыков

Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.

Облако

3 часа

Курс

Getting Started with Terraform for Google Cloud

  • БазовыйУровень навыков

Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.

Облако

6 часов

Курс

Manage Security in Google Cloud

  • Средний уровеньУровень навыков

Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.

Облако

8 часов 30 min

Курс

Google Cloud Architecture: Design Principles

  • Средний уровеньУровень навыков

Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.

Облако

6 часов

Курс

Networking in Google Cloud: Network Security

  • Средний уровеньУровень навыков

Protect Google Cloud networks with DDoS defenses, Cloud Armor, firewall rules, Cloud IDS, and Packet Mirroring.

Облако

6 часов 15 min

FAQs

Что такое Data Science?

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.

Как можно изучить Data Science?

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.

Какие навыки необходимы для Data Science?

Помимо знания математики и статистики, специалистам по данным необходимы навыки программирования на таких языках, как Python и R.

Где можно применять Data Science?

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.

Является ли Data Science хорошей карьерой?

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.

Сложно ли стать специалистом по данным?

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.

Требует ли Data Science навыков программирования?

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.

Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по данным?

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.

Какие темы можно изучать в рамках Data Science?

Освоив основы Data Science, вы сможете специализироваться в различных областях — например, в машинном обучении, анализе данных, инженерии данных и других.

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.