Курс
Handling Missing Data with Imputations in R
- Продвинутый уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 94 отзыва
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Обработка данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Обработка данных
Курс
Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
Обработка данных
Курс
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Обработка данных
Курс
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Обработка данных
Курс
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
Обработка данных
Курс
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Обработка данных
Курс
Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.
Обработка данных
Курс
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Обработка данных
Курс
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
Обработка данных
Курс
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
Обработка данных
Курс
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
Обработка данных
Курс
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Обработка данных
Курс
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Обработка данных
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.