Перейти к основному содержимому

Курсы по данным, искусственному интеллекту и облачным технологиям

Освойте навыки, которые имеют значение.

Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.

  • Учитесь в своем собственном темпе.
  • Получите практический опыт.
  • Полные главы, которые можно прочитать понемногу.

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.
675 Courses

Course

Introduction to Functions in Python

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 5.5K

Learn the art of writing your own functions in Python, as well as key concepts like scoping and error handling.

Разработка программного обеспечения

3 часа

Course

Data Transformation in Power BI

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 5.4K

You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.

Манипулирование данными

3 часа

Course

Introduction to Workflow Automation with n8n

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 5.4K

Get started with n8n and learn to build automated workflows using triggers, logic, APIs, and AI—no coding required!

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Intermediate Git

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 5.2K

Discover branches and remote repos for version control in collaborative software and data projects using Git!

Разработка программного обеспечения

2 часа

Course

Introduction to Importing Data in Python

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 5.2K

Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.

Подготовка данных

3 часа

Course

Developing LLM Applications with LangChain

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 5.1K

Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Introduction to GitHub Concepts

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 5K

Learn how to use GitHubs various features, navigate the interface and perform everyday collaborative tasks.

Разработка программного обеспечения

2 часа

Course

Working with Hugging Face

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 5K

Navigate and use the extensive repository of models and datasets available on the Hugging Face Hub.

Искусственный интеллект

2 часа

Course

Introduction to Java

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 4.9K

Learn Java from the ground up with this beginner-friendly course, mastering essential programming concepts and skills.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Course

Introduction to PySpark

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.9K

Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!

Инженерия данных

4 часа

Course

DAX Functions in Power BI

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.8K

Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.

Манипулирование данными

3 часа

Course

Building Scalable Agentic Systems

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.7K

Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.

Искусственный интеллект

2 часа

Course

Introduction to APIs in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.7K

Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.

Разработка программного обеспечения

2 часа

Course

Cleaning Data in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.7K

Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!

Подготовка данных

4 часа

Course

Unsupervised Learning in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.6K

Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.

Машинное обучение

4 часа

Course

Introduction to Power Query in Excel

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.6K

Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.

Подготовка данных

3 часа

Course

Python Toolbox

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.6K

Continue to build your modern Data Science skills by learning about iterators and list comprehensions.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Course

Functions for Manipulating Data in PostgreSQL

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.6K

Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.

Манипулирование данными

4 часа

Course

Introduction to Claude Models

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.6K

Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Data Manipulation with dplyr

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.6K

Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.

Манипулирование данными

4 часа

Course

Data Storytelling Concepts

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.6K

Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.

Грамотность в работе с данными

2 часа

Course

Intermediate Data Modeling in Power BI

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.5K

Master data modeling in Power BI.

Манипулирование данными

3 часа

Course

Working with Microsoft Copilot

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.4+
  • 4.5K

Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.

Искусственный интеллект

2 часа

Course

Introduction to Statistics in R

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.4+
  • 4.5K

Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.

Вероятность и статистика

4 часа

Course

Introduction to Docker

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.4K

Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Course

Introduction to Data Culture

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.4K

Learn the key components of building a strong data culture within an organization.

Грамотность в работе с данными

1 час

Course

Introduction to Alteryx

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 4.3K

Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.

Подготовка данных

2 часа

Course

Introduction to Snowflake SQL

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.7+
  • 4.3K

This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.

Инженерия данных

2 часа

Course

AWS Concepts

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 4.3K

Discover the world of Amazon Web Services (AWS) and understand why its at the forefront of cloud computing.

Облако

2 часа

Course

Intermediate Importing Data in Python

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 4.2K

Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.

Подготовка данных

2 часа

FAQs

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область знаний, сосредоточенная на извлечении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по анализу данных анализируют данные для получения практических выводов.

Как я могу изучить науку о данных?

Вам потребуется изучить язык программирования, например Python или R, и освоить основы математики и статистики. Знание методов анализа данных и инструментов науки о данных также имеет важное значение. Существует множество способов изучения науки о данных. Помимо формального образования, такого как получение степени или обучение в университете, существует множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в своем собственном темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.

Какие навыки необходимы для работы в области анализа данных?

Помимо знаний математики и статистики, специалистам по анализу данных необходимы навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы с данными требуется умение работать с большими массивами данных, знание методов визуализации данных, обработки данных и управления базами данных. Навыки машинного обучения и глубокого обучения также могут быть полезны.

Для чего можно использовать науку о данных?

В профессиональной сфере наука о данных в той или иной степени применима практически в любой отрасли. Медицинские организации используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например, для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.

Является ли профессия в сфере анализа данных перспективной?

Да, наука о данных входит в число самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по анализу данных зарабатывают в среднем 97 609 долларов и имеют рейтинг удовлетворенности работой четыре звезды из пяти в США.

Сложно ли стать специалистом по анализу данных?

Здесь следует учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программы по анализу данных может быть непросто, часто требуются стабильно высокие оценки. Аналогично, многие навыки, необходимые для работы в области анализа данных, требуют много времени на учёбу и терпение. На освоение всех необходимых основ может уйти несколько месяцев, а также потребуется большой практический опыт для получения должности начального уровня.

Требуется ли программирование для работы с данными?

Да, вам потребуется некоторый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако, благодаря относительно простому синтаксису, язык программирования Python часто является предпочтительным выбором для новичков.

Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по анализу данных?

Человеку без предварительного опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по анализу данных. Однако важно помнить, что изучение только теоретических основ анализа данных может не сделать вас настоящим специалистом по анализу данных.

Какие темы можно изучать в рамках науки о данных?

Освоив основы науки о данных, вы можете специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.