Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Разработка программного обеспечения
Курс
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
Курс
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
Машинное обучение
Курс
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Обработка данных
Курс
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
Искусственный интеллект
Курс
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Машинное обучение
Курс
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Прикладные финансы
Курс
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
Курс
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.
Машинное обучение
Курс
Learn to analyze and model customer choice data in R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
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
Курс
Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
Теория вероятностей и статистика
Курс
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?
Искусственный интеллект
Курс
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
Курс
Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.
Разработка программного обеспечения
Курс
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Облако
Курс
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Облако
Курс
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Облако
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.