Перейти к основному содержимому

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, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
84 Курса

Курс

Querying a PostgreSQL Database in Java

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 86 отзывов

Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.

Разработка программного обеспечения

3 часа

Курс

Generalized Linear Models in Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 143 отзыва

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Теория вероятностей и статистика

5 часов

Курс

Hyperparameter Tuning in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 51 отзыв

Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.

Машинное обучение

4 часа

Курс

Handling Missing Data with Imputations in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 94 отзыва

Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.

Обработка данных

4 часа

Курс

Efficient AI Model Training with PyTorch

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.9+
  • 94 отзыва

Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training

Искусственный интеллект

4 часа

Курс

Foundations of Inference in Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 217 отзывов

Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Survival Analysis in Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 71 отзыв

Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Designing Forecasting Pipelines for Production

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 71 отзыв

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

Машинное обучение

4 часа

Курс

GARCH Models in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 95 отзывов

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Discrete Event Simulation in Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 68 отзывов

Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Structural Equation Modeling with lavaan in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 74 отзыва

Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Differential Expression Analysis with limma in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 53 отзыва

Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Data Privacy and Anonymization in Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.9+
  • 48 отзывов

Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.

Машинное обучение

4 часа

Курс

Choice Modeling for Marketing in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 41 отзыв

Learn to analyze and model customer choice data in R.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Practicing Statistics Interview Questions in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 20 отзывов

In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 64 отзыва

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Intermediate Network Analysis in Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 76 отзывов

Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Bayesian Modeling with RJAGS

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 47 отзывов

In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Machine Translation with Keras

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 46 отзывов

Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?

Искусственный интеллект

4 часа

Курс

Building Data Pipelines with Airflow

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 5
  • 2 отзыва

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

Инжиниринг данных

4 часа

Курс

Scalable Data Processing in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.6+
  • 22 отзыва

Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Курс

Manage Scalable Workloads in GKE

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.5+
  • 4 отзыва

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

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.6+
  • 6 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
  • 4.8+
  • 5 отзывов

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

Облако

4 часа 13 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 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.