Курс
Финансовый трейдинг на Python
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 301 отзыв
Научитесь реализовывать собственные торговые стратегии на Python, тестировать их на истории и оценивать их эффективность!
Прикладные финансы
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Научитесь реализовывать собственные торговые стратегии на Python, тестировать их на истории и оценивать их эффективность!
Прикладные финансы
Курс
Научитесь обрабатывать, преобразовывать и редактировать изображения по своему усмотрению.
Машинное обучение
Курс
Изучите обработку строк и станьте мастером регулярных выражений.
Разработка программного обеспечения
Курс
Преобразуйте DataFrame из широкого в длинный формат, выполняйте stack и unstack строк и столбцов, а также работайте с многоуровневыми DataFrame.
Обработка данных
Курс
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.
Машинное обучение
Курс
Изучите основы валидации моделей, методы валидации и начните создавать валидированные и высокопроизводительные модели.
Машинное обучение
Курс
Курс посвящён feature engineering и machine learning для временных рядов.
Машинное обучение
Курс
Начните свой путь в reinforcement learning! Узнайте, как агенты могут обучаться решать задачи в средах через взаимодействия.
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.
Машинное обучение
Курс
Освойте pandas и отвечайте на маркетинговые вопросы, объединяя, нарезая, визуализируя и не только!
Разведочный анализ данных
Курс
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Прикладные финансы
Курс
Погрузитесь в мир машинного обучения и узнайте, как проектировать, обучать и разворачивать сквозные модели.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как подготовить данные кредитных заявок, применять машинное обучение и бизнес-правила, чтобы снизить риск и обеспечить прибыльность.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь рассчитывать значимые показатели риска и доходности и составлять оптимальный портфель с нужным балансом риска и доходности.
Прикладные финансы
Курс
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте Polars глубже: работа с текстом, скользящая статистика, объединение DataFrame и продвинутая аналитика.
Обработка данных
Курс
Научитесь создавать собственные пакеты Python, чтобы упростить использование и обмен кодом с другими.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте интерактивные визуализации данных на Python с помощью Plotly.
Визуализация данных
Курс
В этом курсе вы изучите основы реляционных баз данных и способы взаимодействия с ними.
Обработка данных
Курс
Научитесь оптимизировать, масштабировать и тестировать конвейеры данных Polars для производительности, готовой к продакшену.
Обработка данных
Курс
Поймите концепцию снижения размерности данных и освоите методы её реализации в Python.
Машинное обучение
Курс
Используйте продвинутые инструменты визуализации Seaborn, чтобы легко создавать красивые и информативные визуализации.
Визуализация данных
Курс
Научитесь создавать интеллектуальных агентов, которые рассуждают, действуют и решают реальные задачи с помощью Python.
Искусственный интеллект
Курс
Создайте основу, чтобы мыслить статистически и говорить на языке ваших данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Машинное обучение
Курс
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.
Машинное обучение
Курс
Изучите методы извлечения полезной информации из текста и преобразования её в формат, подходящий для машинного обучения.
Машинное обучение
Курс
Подготовьтесь к следующим собеседованиям по программированию на Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите управление рисками, value at risk и другие методы на примере финансового кризиса 2008 года с помощью Python.
Прикладные финансы
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.