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.
82 Курса

Курс

Статистический вывод для числовых данных в R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 108 отзывов

На этом курсе вы изучите методы статистического вывода для числовых данных.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Основы статистического вывода на Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 228 отзывов

Получите практический опыт построения обоснованных выводов на основе данных в этом четырехчасовом курсе по статистическому выводу в Python.

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

Анализ выживаемости в Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 72 отзыва

Используйте анализ выживаемости для работы с данными «время до события» и прогнозирования времени выживания.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Обобщённые линейные модели в Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 145 отзывов

Расширьте свой набор инструментов регрессии моделями логистической и Пуассона и научитесь обучать, понимать, валидировать их и делать прогнозы.

Теория вероятностей и статистика

5 часов

Курс

Структурное моделирование уравнений с lavaan в R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 75 отзывов

Научитесь создавать и оценивать модели измерения, используемые для подтверждения структуры шкалы или анкеты.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Средний уровень сетевого анализа на Python

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 79 отзывов

Анализируйте графики временных рядов, используйте двудольные графы и получите навыки для решения сложных задач в сетевой аналитике.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

GARCH Models in R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 97 отзывов

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

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 69 отзывов

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

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Настройка гиперпараметров в R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 59 отзывов

Узнайте, как настраивать гиперпараметры модели, чтобы получать лучшие прогнозные результаты.

Машинное обучение

4 часа

Курс

Масштабируемая обработка данных в R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 25 отзывов

Научитесь писать масштабируемый код для работы с большими данными в R с пакетами bigmemory и iotools.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Курс

Практика статистических вопросов для интервью на R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 22 отзыва

На этом курсе вы подготовитесь к самым часто встречающимся темам статистики: от распределений до проверки гипотез, регрессионных моделей и многого другого.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Manage Scalable Workloads in GKE

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.6+
  • 5 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

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 11 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

Байесовское моделирование с RJAGS

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 51 отзыв

В этом курсе вы узнаете, как реализовывать более продвинутые байесовские модели с помощью RJAGS.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Машинный перевод с Keras

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 47 отзывов

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

Искусственный интеллект

4 часа

Курс

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.9+
  • 10 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.

Download on the App StoreGet it on Google Play