Курс
Building AI Agents with Google ADK
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 531 отзыв
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
Искусственный интеллект
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
Искусственный интеллект
Курс
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
Подготовка данных
Курс
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
Искусственный интеллект
Курс
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
Инжиниринг данных
Курс
Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
Искусственный интеллект
Курс
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
Прикладные финансы
Курс
Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.
Разведочный анализ данных
Курс
Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!
Инжиниринг данных
Курс
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.
Инжиниринг данных
Курс
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
Подготовка данных
Курс
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
Обработка данных
Курс
Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
Подготовка данных
Курс
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Машинное обучение
Курс
In this course youll learn the basics of working with time series data.
Обработка данных
Курс
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Отчётность
Курс
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Машинное обучение
Курс
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Машинное обучение
Курс
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
Искусственный интеллект
Курс
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
Прикладные финансы
Курс
Master multi-stage builds, Docker networking tools, and Docker Compose for optimal containerized applications!
Разработка программного обеспечения
Курс
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Искусственный интеллект
Курс
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
Искусственный интеллект
Курс
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
Отчётность
Курс
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to start developing deep learning models with Keras.
Искусственный интеллект
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.