Курс
Моделирование данных в Power BI
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 7 376 отзывов
Изучите ключевые концепции моделирования данных в Power BI.
Обработка данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите ключевые концепции моделирования данных в Power BI.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как создавать приложения на базе ИИ с помощью LLMs, prompts, chains и agents в LangChain.
Искусственный интеллект
Курс
Вы исследуете набор данных вымышленной компании Databel в Power BI и выясните, почему клиенты уходят.
Визуализация данных
Курс
Научитесь создавать информативные и привлекательные визуализации в Python с помощью библиотеки Seaborn.
Визуализация данных
Курс
Освойте Java с нуля на этом курсе для начинающих, изучив ключевые концепции и навыки программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите структуры данных, такие как связанные списки, стеки, очереди, хеш-таблицы и графы, а также алгоритмы поиска и сортировки!
Разработка программного обеспечения
Курс
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.
Машинное обучение
Курс
Этот курс проведет вас от базовой архитектуры Snowflake к освоению продвинутых техник SnowSQL.
Инжиниринг данных
Курс
Откройте для себя мир Amazon Web Services (AWS) и узнайте, почему он находится на переднем крае облачных вычислений.
Облако
Курс
Повысьте навыки сторителлинга данных и узнайте, как рассказывать отличные истории, которые вдохновляют аудиторию на изменения.
Грамотность работы с данными
Курс
Погрузитесь в увлекательный мир API: изучите основы работы с Web API и их использования с Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте PySpark для работы с большими данными: обрабатывайте, запрашивайте и оптимизируйте огромные наборы данных для мощной аналитики!
Инжиниринг данных
Курс
Импортируйте данные в Python из разных источников: Excel, SQL, SAS и прямо из веба.
Подготовка данных
Курс
Научитесь создавать разные визуализации в Excel для разных макетов данных, применяя лучшие практики для создания дашбордов.
Визуализация данных
Курс
Продолжайте развивать современные навыки Data Science, изучая итераторы и списковые включения.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите искусство написания собственных функций в Python, а также ключевые понятия, такие как области видимости и обработка ошибок.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь создавать, настраивать и делиться визуализациями данных с помощью Matplotlib.
Визуализация данных
Курс
Освойте Excel Power Query для продвинутого преобразования и очистки данных, чтобы улучшить анализ и принятие решений.
Подготовка данных
Курс
Изучите архитектуру GPT-моделей и овладейте продвинутым созданием промптов, чтобы раскрыть весь потенциал ChatGPT.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите ключевые функции PostgreSQL для обработки, преобразования и изменения данных.
Обработка данных
Курс
Начните с n8n и научитесь создавать автоматизированные рабочие процессы с триггерами, логикой, API и ИИ — без программирования!
Искусственный интеллект
Курс
Раскройте потенциал ChatGPT с лучшими промптами, точными ответами и безопасным использованием ИИ. Повышайте эффективность и извлекайте максимум из общения с ИИ!
Искусственный интеллект
Курс
Продолжите путь к мастерству R, изучив условные операторы, циклы и функции векторов.
Разработка программного обеспечения
Курс
Улучшите навыки импорта данных в Python и научитесь работать с данными из веба и API.
Подготовка данных
Курс
Изучите ключевые компоненты формирования сильной культуры данных в организации.
Грамотность работы с данными
Курс
Научитесь выявлять и устранять грязные данные и развивайте навыки, чтобы превращать сырые данные в точные выводы!
Подготовка данных
Курс
Освойте Gemini и NotebookLM, чтобы автоматизировать задачи, повысить продуктивность и работать эффективнее в экосистеме ИИ Google.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как извлекать бизнес-ценность из AI. Научитесь оценивать возможности ИИ, создавать POC, внедрять решения и разрабатывать стратегию ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь переводить бизнес-вопросы в четкие аналитические и выбирать подходящие аналитические решения.
Грамотность работы с данными
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.