Перейти к основному содержимому

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, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
73 Курса

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

4 часа

Курс

Data Manipulation with data.table in R

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.6+
  • 21 отзыв

Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.

Обработка данных

4 часа

Курс

Market Basket Analysis in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 84 отзыва

Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.

Обработка данных

4 часа

Курс

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 92 отзыва

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

Обработка данных

4 часа

Курс

Analyzing Police Activity with pandas

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 25 отзывов

Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.

Обработка данных

4 часа

Курс

Data Manipulation in KNIME

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 242 отзыва

Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.

Обработка данных

3 часа

Курс

Pandas Joins for Spreadsheet Users

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 53 отзыва

Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.

Обработка данных

4 часа

Курс

Analyzing Social Media Data in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 86 отзывов

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

Обработка данных

4 часа

Курс

Joining Data with data.table in R

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.8+
  • 71 отзыв

This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.

Обработка данных

4 часа

Курс

Conditional Formatting in Google Sheets

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.8+
  • 91 отзыв

Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.

Обработка данных

2 часа

Курс

Programming with dplyr

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 4.7+
  • 47 отзывов

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

Обработка данных

4 часа

Курс

Scaling and Optimizing Data Pipelines with Polars

  • Средний уровеньУровень навыков
  • 5
  • 3 отзыва

Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.

Обработка данных

4 часа

Курс

Data Manipulation in Julia

  • БазовыйУровень навыков
  • 4.7+
  • 39 отзывов

Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.

Обработка данных

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 свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.