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
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Learn the art of writing your own functions in Python, as well as key concepts like scoping and error handling.
Разработка программного обеспечения
Course
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
Course
Get started with n8n and learn to build automated workflows using triggers, logic, APIs, and AI—no coding required!
Искусственный интеллект
Course
Discover branches and remote repos for version control in collaborative software and data projects using Git!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
Подготовка данных
Course
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to use GitHubs various features, navigate the interface and perform everyday collaborative tasks.
Разработка программного обеспечения
Course
Navigate and use the extensive repository of models and datasets available on the Hugging Face Hub.
Искусственный интеллект
Course
Learn Java from the ground up with this beginner-friendly course, mastering essential programming concepts and skills.
Разработка программного обеспечения
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Инженерия данных
Course
Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.
Манипулирование данными
Course
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
Искусственный интеллект
Course
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
Course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Подготовка данных
Course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Машинное обучение
Course
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
Подготовка данных
Course
Continue to build your modern Data Science skills by learning about iterators and list comprehensions.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Манипулирование данными
Course
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
Искусственный интеллект
Course
Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.
Манипулирование данными
Course
Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.
Грамотность в работе с данными
Course
Master data modeling in Power BI.
Манипулирование данными
Course
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
Искусственный интеллект
Course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Вероятность и статистика
Course
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
Course
Learn the key components of building a strong data culture within an organization.
Грамотность в работе с данными
Course
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
Подготовка данных
Course
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
Инженерия данных
Course
Discover the world of Amazon Web Services (AWS) and understand why its at the forefront of cloud computing.
Облако
Course
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
Подготовка 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.