Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Погрузитесь в data science с Python и научитесь эффективно анализировать и визуализировать данные. Опыт программирования или навыки не нужны.
Разработка программного обеспечения
Курс
Развивайте навыки Python и продвигайтесь в финансовой сфере. Научитесь работать со списками, массивами и визуализацией данных, чтобы освоить финансовый анализ.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь создавать, настраивать и делиться визуализациями данных с помощью Matplotlib.
Визуализация данных
Курс
Научитесь создавать информативные и привлекательные визуализации в Python с помощью библиотеки Seaborn.
Визуализация данных
Курс
Продолжайте развивать современные навыки Data Science, изучая итераторы и списковые включения.
Разработка программного обеспечения
Курс
Откройте для себя мир Amazon Web Services (AWS) и узнайте, почему он находится на переднем крае облачных вычислений.
Облако
Курс
Освойте Tidyverse, научившись преобразовывать и обрабатывать данные с помощью dplyr.
Обработка данных
Курс
Импортируйте данные в Python из разных источников: Excel, SQL, SAS и прямо из веба.
Подготовка данных
Курс
Изучите искусство написания собственных функций в Python, а также ключевые понятия, такие как области видимости и обработка ошибок.
Разработка программного обеспечения
Курс
Командная строка Unix помогает объединять существующие программы по-новому, автоматизировать рутинные задачи и запускать программы на кластерах и в облаках.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите управление ИИ с Collibra. Создавайте, внедряйте и масштабируйте ответственную ИИ с помощью инструментов, фреймворков и MLOps-процессов.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите LLMOps от идеи до развертывания, получите представление о жизненном цикле и вызовах и научитесь применять эти концепции в своих приложениях.
Искусственный интеллект
Курс
Никому не нравится смотреть на таблицы! Оживите свои данные. Улучшайте презентацию и превращайте технические данные в практические выводы.
Грамотность работы с данными
Курс
Улучшите навыки импорта данных в Python и научитесь работать с данными из веба и API.
Подготовка данных
Курс
Изучите модульность, документацию и автоматизированное тестирование, чтобы быстрее и надежнее решать задачи data science.
Разработка программного обеспечения
Курс
Data Analysis Expressions (DAX) позволяют вывести навыки Power BI на новый уровень, создавая пользовательские функции.
Обработка данных
Курс
Вы исследуете набор данных вымышленной компании Databel в Excel и выясните, почему клиенты уходят.
Отчётность
Курс
Узнайте о возможностях Microsoft Azure и облачного ПО, чтобы улучшить навыки data engineering.
Облако
Курс
Создавайте эффективные отчеты с Exploratory Data Analysis (EDA) в Power BI, чтобы быстрее находить инсайты и повышать ценность бизнеса.
Разведочный анализ данных
Курс
Раскройте потенциал ChatGPT с лучшими промптами, точными ответами и безопасным использованием ИИ. Повышайте эффективность и извлекайте максимум из общения с ИИ!
Искусственный интеллект
Курс
Не боритесь с Excel — заговорите с ним! Освойте Copilot в Excel: очищайте данные, создавайте диаграммы и быстрее находите ответы.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как извлекать бизнес-ценность из AI. Научитесь оценивать возможности ИИ, создавать POC, внедрять решения и разрабатывать стратегию ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Начните с n8n и научитесь создавать автоматизированные рабочие процессы с триггерами, логикой, API и ИИ — без программирования!
Искусственный интеллект
Курс
Повысьте навыки сторителлинга данных и узнайте, как рассказывать отличные истории, которые вдохновляют аудиторию на изменения.
Грамотность работы с данными
Курс
Освойте NumPy: создавайте, сортируйте, фильтруйте и обновляйте массивы на примере переписи деревьев Нью-Йорка.
Обработка данных
Курс
Научитесь переводить бизнес-вопросы в четкие аналитические и выбирать подходящие аналитические решения.
Грамотность работы с данными
Курс
Оживите Google Sheets, освоив базовые навыки: формулы, операции и ссылки на ячейки.
Подготовка данных
Курс
Изучите архитектуру GPT-моделей и овладейте продвинутым созданием промптов, чтобы раскрыть весь потенциал ChatGPT.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь использовать SQL Server для выполнения типовых задач по обработке данных и освоите типовые задачи по обработке данных с помощью этой СУБД.
Разработка программного обеспечения
Курс
Импортируйте, анализируйте и визуализируйте данные Human Resources (HR) с помощью Power BI.
Обработка данных
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.