Курс
Введение в дата-инжиниринг
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 831 отзыв
Изучите мир data engineering в этом коротком курсе: инструменты и темы, такие как ETL и cloud computing.
Инжиниринг данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите мир data engineering в этом коротком курсе: инструменты и темы, такие как ETL и cloud computing.
Инжиниринг данных
Курс
Пошагово создайте ассистента поддержки клиентов с помощью Google’s Agent Development Kit (ADK).
Искусственный интеллект
Курс
Освойте анализ текста с ключевыми NLP-техниками: от предобработки до продвинутых моделей-трансформеров.
Искусственный интеллект
Курс
Погрузитесь в динамичный мир моделирования данных с Snowflake!
Инжиниринг данных
Курс
Откройте ключевые компоненты современной архитектуры данных: от ingestion и serving до governance и orchestration.
Инжиниринг данных
Курс
Создавайте готовый к продакшену код с Cursor. Изучите AI-промпты, рефакторинг, тестирование и продвинутые рабочие процессы.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите новейшие методы локального запуска Llama LLM и интеграции в ваш стек.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью Keras 2.0 в Python.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите теорию ответственного управления данными для любого AI-проекта — от начала до конца и дальше.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь обрабатывать и визуализировать категориальные данные с помощью pandas и seaborn.
Обработка данных
Курс
Изучите ключевые концепции объектно-ориентированного программирования: от базовых классов и объектов до наследования и полиморфизма.
Разработка программного обеспечения
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 извлекать и анализировать данные из интернета с помощью библиотеки Python scrapy.
Подготовка данных
Курс
Научитесь проводить финансовый анализ в Power BI или применять имеющиеся финансовые навыки с помощью визуализаций данных Power BI.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь писать SQL-запросы для расчёта ключевых метрик, которые компании используют для оценки эффективности.
Отчётность
Курс
Научитесь использовать графические и числовые методы, чтобы начать выявлять структуру ваших данных.
Разведочный анализ данных
Курс
Развивая базовые знания Power Query в Excel, этот курс среднего уровня выведет вас на новый уровень мастерства преобразования данных
Подготовка данных
Курс
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
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
Узнайте, как и когда применять проверку гипотез в R, включая t-тесты, тесты долей и критерий хи-квадрат.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте ключевые навыки с Scikit-learn, SHAP и LIME, чтобы тестировать и создавать прозрачные, надежные и подотчетные ИИ-системы.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.
Машинное обучение
Курс
Освойте многоэтапные сборки, сетевые инструменты Docker и Docker Compose для оптимальных контейнеризованных приложений!
Разработка программного обеспечения
Курс
Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь обрабатывать, преобразовывать и редактировать изображения по своему усмотрению.
Машинное обучение
Курс
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Облако
Курс
Создавайте новые признаки, чтобы повысить производительность ваших моделей Machine Learning.
Машинное обучение
Курс
Ускорьте кодинг с Windsurf — IDE на базе ИИ, которая помогает быстрее создавать, отлаживать и развёртывать проекты.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте и развертывайте масштабируемые веб-приложения и serverless-функции в Azure, осваивая безопасность, мониторинг и автоматизацию.
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.