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
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
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
Курс
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
Машинное обучение
Курс
Научитесь анализировать и визуализировать сетевые данные с пакетом igraph и создавать интерактивные сетевые графики с threejs.
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
Курс
Освойте ключевые концепции работы с данными: фильтрация, выборка и расчет групповой статистики с помощью data.table.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как перенести знания SAS в R и анализировать данные с помощью этого бесплатного и мощного языка программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом курсе вы узнаете, как применять статистические методы для работы с категориальными данными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Создавайте интерактивные веб-карты легко с помощью leaflet.
Визуализация данных
Курс
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Прикладные финансы
Курс
Анализируйте ряды доходности факторов риска, исследуйте их свойства и оценивайте value-at-risk.
Прикладные финансы
Курс
На этом курсе вы изучите методы статистического вывода для числовых данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Прикладные финансы
Курс
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
Обработка данных
Курс
Изучите защитное программирование на R, чтобы сделать ваш код более устойчивым.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.
Разведочный анализ данных
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
Научитесь визуализировать временные ряды в R, затем потренируйтесь на кейсе по выбору акций.
Визуализация данных
Курс
Научитесь создавать и оценивать модели измерения, используемые для подтверждения структуры шкалы или анкеты.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Модели GAMs описывают связи в данных как нелинейные функции, которые легко адаптируются к разным задачам data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте работу с R для создания моделей оценки и анализа облигаций и их защиты от изменений процентных ставок.
Прикладные финансы
Курс
Изучите пакет Bioconductor limma для анализа дифференциальной экспрессии генов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как получать финансовые данные из локальных файлов и из интернет-источников.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь легко сводить и обрабатывать списки с помощью пакета purrr.
Разработка программного обеспечения
Курс
Этот курс охватывает основы финансовой торговли и показывает, как использовать quantstrat для создания торговых стратегий на основе сигналов.
Прикладные финансы
Курс
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Машинное обучение
Курс
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
Визуализация данных
Курс
Изучите принципы feature engineering для моделей машинного обучения и научитесь применять их с помощью фреймворка R tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Применяйте базовые концепции сетевого анализа к крупным реальным наборам данных в 4 разных кейс-стади.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь анализировать, визуализировать и моделировать многомерные данные.
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.