Курс
Проектирование агентных систем с LangChain
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 2 451 отзыв
Освойте базовые компоненты агентов LangChain и создавайте собственных чат-агентов.
Искусственный интеллект
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Освойте базовые компоненты агентов LangChain и создавайте собственных чат-агентов.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте надежные production-grade API с FastAPI, осваивая HTTP-операции, валидацию и async execution для эффективных data и ML pipelines.
Разработка программного обеспечения
Курс
Откройте ключевые компоненты современной архитектуры данных: от ingestion и serving до governance и orchestration.
Инжиниринг данных
Курс
Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы ВМ, контейнеров, Docker и Kubernetes. Поймите различия, чтобы начать!
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь работать с датами и временем в Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите ключевые концепции объектно-ориентированного программирования: от базовых классов и объектов до наследования и полиморфизма.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь писать SQL-запросы для расчёта ключевых метрик, которые компании используют для оценки эффективности.
Отчётность
Курс
В этом курсе вы изучите основы Kubernetes и научитесь разворачивать и оркестрировать контейнеры с помощью Manifests и инструкций kubectl.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь очищать и подготавливать данные для machine learning!
Машинное обучение
Курс
В этом курсе вы изучите основы работы с данными временных рядов.
Обработка данных
Курс
Развивая базовые знания Power Query в Excel, этот курс среднего уровня выведет вас на новый уровень мастерства преобразования данных
Подготовка данных
Курс
Создавайте новые признаки, чтобы повысить производительность ваших моделей Machine Learning.
Машинное обучение
Курс
Используйте ИИ на каждом этапе анализа данных. Пишите более точные промпты, проверяйте качество данных, находите стоящие инсайты и выпускайте надежную работу.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите теорию ответственного управления данными для любого AI-проекта — от начала до конца и дальше.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите новейшие методы локального запуска Llama LLM и интеграции в ваш стек.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь получать данные из распространённых форматов файлов и систем, таких как CSV-файлы, таблицы, JSON, SQL-базы данных и API.
Подготовка данных
Курс
Научитесь проводить финансовый анализ в Power BI или применять имеющиеся финансовые навыки с помощью визуализаций данных Power BI.
Прикладные финансы
Курс
Подготовьте AI-приложения к продакшену с помощью OpenAI API.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь обрабатывать и визуализировать категориальные данные с помощью pandas и seaborn.
Обработка данных
Курс
Находите таблицы, храните и управляйте новыми таблицами и представлениями, а также пишите поддерживаемый SQL-код для ответа на бизнес-вопросы.
Отчётность
Курс
Узнайте, как и когда применять проверку гипотез в R, включая t-тесты, тесты долей и критерий хи-квадрат.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Обработка данных
Курс
Скрипты Bash позволяют строить аналитические конвейеры в облаке и работать с данными, хранящимися в нескольких файлах.
Разработка программного обеспечения
Курс
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Отчётность
Курс
Научитесь очищать данные как можно быстрее и точнее, чтобы перейти от сырых данных к ценным инсайтам.
Подготовка данных
Курс
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
Машинное обучение
Курс
Научитесь использовать фасеты, системы координат и статистику в ggplot2 для создания наглядных пояснительных графиков.
Визуализация данных
Курс
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Инжиниринг данных
Курс
В этом курсе вы будете использовать T-SQL — разновидность SQL, применяемую в Microsoft SQL Server для анализа данных.
Разработка программного обеспечения
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.