Перейти к основному контенту

Курсы по данным, ИИ и облаку

Освойте востребованные навыки

Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.

  • Учитесь в удобном для вас темпе
  • Получите практический опыт
  • Проходите короткие главы

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
127 Курсов

Курс

Категориальные данные в Tidyverse

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 177 отзывов

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Обработка данных

4 часа

Курс

Support Vector Machines in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 95 отзывов

This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

Машинное обучение

4 часа

Курс

Анализ сетей в R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 135 отзывов

Научитесь анализировать и визуализировать сетевые данные с пакетом igraph и создавать интерактивные сетевые графики с threejs.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

A/B-тестирование в R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 95 отзывов

Изучите основы A/B-тестирования в R: проектируйте эксперименты, анализируйте данные, прогнозируйте результаты и представляйте их с помощью визуализаций.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Работа с данными с помощью data.table в R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.6+
  • 23 отзыва

Освойте ключевые концепции работы с данными: фильтрация, выборка и расчет групповой статистики с помощью data.table.

Обработка данных

4 часа

Курс

R для пользователей SAS

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.7+
  • 29 отзывов

Узнайте, как перенести знания SAS в R и анализировать данные с помощью этого бесплатного и мощного языка программирования.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Курс

Интерактивные карты с leaflet в R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.7+
  • 100 отзывов

Создавайте интерактивные веб-карты легко с помощью leaflet.

Визуализация данных

4 часа

Курс

Credit Risk Modeling in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 88 отзывов

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Количественное управление рисками в R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 85 отзывов

Анализируйте ряды доходности факторов риска, исследуйте их свойства и оценивайте value-at-risk.

Прикладные финансы

5 часов

Курс

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 152 отзыва

Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

Прикладные финансы

5 часов

Курс

Programming with dplyr

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 52 отзыва

Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.

Обработка данных

4 часа

Курс

Защитное программирование на R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 90 отзывов

Изучите защитное программирование на R, чтобы сделать ваш код более устойчивым.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Курс

Modeling with tidymodels in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 186 отзывов

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

Машинное обучение

4 часа

Курс

HR Analytics: Exploring Employee Data in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 42 отзыва

Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.

Разведочный анализ данных

5 часов

Курс

Developing R Packages

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 158 отзывов

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

4 часа

Курс

Визуализация временных рядов в R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 185 отзывов

Научитесь визуализировать временные ряды в R, затем потренируйтесь на кейсе по выбору акций.

Визуализация данных

4 часа

Курс

Структурное моделирование уравнений с lavaan в R

  • Продвинутый уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 76 отзывов

Научитесь создавать и оценивать модели измерения, используемые для подтверждения структуры шкалы или анкеты.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

Курс

Оценка и анализ облигаций на R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 91 отзыв

Освойте работу с R для создания моделей оценки и анализа облигаций и их защиты от изменений процентных ставок.

Прикладные финансы

4 часа

Курс

Финансовый трейдинг на R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 78 отзывов

Этот курс охватывает основы финансовой торговли и показывает, как использовать quantstrat для создания торговых стратегий на основе сигналов.

Прикладные финансы

5 часов

Курс

Text Mining with Bag-of-Words in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 139 отзывов

Learn the bag of words technique for text mining with R.

Машинное обучение

4 часа

Курс

Interactive Data Visualization with plotly in R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 86 отзывов

Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.

Визуализация данных

4 часа

Курс

Конструирование признаков в R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 157 отзывов

Изучите принципы feature engineering для моделей машинного обучения и научитесь применять их с помощью фреймворка R tidymodels.

Машинное обучение

4 часа

Курс

Примеры из практики: анализ сетей в R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.7+
  • 50 отзывов

Применяйте базовые концепции сетевого анализа к крупным реальным наборам данных в 4 разных кейс-стади.

Теория вероятностей и статистика

4 часа

FAQs

Что такое Data Science?

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.

Как можно изучить Data Science?

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.

Какие навыки необходимы для Data Science?

Помимо знания математики и статистики, специалистам по данным необходимы навыки программирования на таких языках, как Python и R.

Где можно применять Data Science?

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.

Является ли Data Science хорошей карьерой?

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.

Сложно ли стать специалистом по данным?

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.

Требует ли Data Science навыков программирования?

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.

Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по данным?

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.

Какие темы можно изучать в рамках Data Science?

Освоив основы Data Science, вы сможете специализироваться в различных областях — например, в машинном обучении, анализе данных, инженерии данных и других.

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.