Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Создавайте интерактивные дашборды на R с помощью мощного пакета shinydashboard. Создавайте динамичные и увлекательные визуализации для вашей аудитории.
Отчётность
Курс
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Обработка данных
Курс
Используйте возможности tidyverse для создания графики уровня публикации и отчетов с фирменным стилем, которые наглядно передают результаты.
Визуализация данных
Курс
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Обработка данных
Курс
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Прикладные финансы
Курс
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Прикладные финансы
Курс
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Визуализация данных
Курс
Создавайте интерактивные веб-карты легко с помощью leaflet.
Визуализация данных
Курс
На этом курсе вы изучите методы статистического вывода для числовых данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to detect fraud with analytics in R.
Машинное обучение
Курс
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Прикладные финансы
Курс
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
Визуализация данных
Курс
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
Машинное обучение
Курс
Освойте ключевые концепции работы с данными: фильтрация, выборка и расчет групповой статистики с помощью data.table.
Обработка данных
Курс
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Прикладные финансы
Курс
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.
Разведочный анализ данных
Курс
Углубите навыки R для финансов: бэктестинг, анализ и оптимизация портфелей.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь легко сводить и обрабатывать списки с помощью пакета purrr.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь создавать и оценивать модели измерения, используемые для подтверждения структуры шкалы или анкеты.
Теория вероятностей и статистика
Курс
В этом курсе вы узнаете, как применять статистические методы для работы с категориальными данными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
На этом курсе вы узнаете, как применять data science для нескольких распространённых маркетинговых задач.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как перенести знания SAS в R и анализировать данные с помощью этого бесплатного и мощного языка программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Машинное обучение
Курс
Изучите пакет Bioconductor limma для анализа дифференциальной экспрессии генов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Прикладные финансы
Курс
Модели GAMs описывают связи в данных как нелинейные функции, которые легко адаптируются к разным задачам data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите основы A/B-тестирования в R: проектируйте эксперименты, анализируйте данные, прогнозируйте результаты и представляйте их с помощью визуализаций.
Теория вероятностей и статистика
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.