Курс
Формулировка аналитических вопросов
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 3 922 отзыва
Научитесь переводить бизнес-вопросы в четкие аналитические и выбирать подходящие аналитические решения.
Грамотность работы с данными
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Научитесь переводить бизнес-вопросы в четкие аналитические и выбирать подходящие аналитические решения.
Грамотность работы с данными
Курс
Вы научитесь делать (un)pivot, транспонировать, добавлять и объединять таблицы. Освойте пользовательские столбцы, язык M и расширенный редактор.
Обработка данных
Курс
Изучите модульность, документацию и автоматизированное тестирование, чтобы быстрее и надежнее решать задачи data science.
Разработка программного обеспечения
Курс
Никому не нравится смотреть на электронные таблицы! Оживите свои данные. Улучшите презентацию и научитесь превращать технические данные в практические выводы.
Грамотность работы с данными
Курс
Познакомьтесь с Docker и узнайте, почему он важен в арсенале специалиста по данным. Узнайте о контейнерах Docker, образах и многом другом.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите LLMOps от идеи до развертывания, получите представление о жизненном цикле и вызовах и научитесь применять эти концепции в своих приложениях.
Искусственный интеллект
Курс
Ускорьте кодинг с ИИ — научите своего помощника писать, тестировать и документировать код эффективно.
Искусственный интеллект
Курс
Командная строка Unix помогает объединять существующие программы по-новому, автоматизировать рутинные задачи и запускать программы на кластерах и в облаках.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте Alteryx Designer и научитесь использовать инструмент для загрузки, подготовки и агрегации данных.
Подготовка данных
Курс
Развивайте навыки статистики и научитесь собирать, анализировать данные и делать точные выводы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот вводный и концептуальный курс поможет вам понять основы хранилищ данных.
Инжиниринг данных
Курс
Освойте GitHub Copilot, чтобы понимать, писать и улучшать код с контекстом, настройкой и умными функциями.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте трехуровневую архитектуру Snowflake и сформируйте ментальную модель, необходимую для эффективной работы в Snowflake.
Управление данными
Курс
Data Analysis Expressions (DAX) позволяют вывести навыки Power BI на новый уровень, создавая пользовательские функции.
Обработка данных
Курс
Узнайте о возможностях Microsoft Azure и облачного ПО, чтобы улучшить навыки data engineering.
Облако
Курс
Откройте более продвинутые AI-приложения, такие как семантический поиск и рекомендательные системы, с помощью embedding model OpenAI!
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как MLOps переводит модели машинного обучения из локальных ноутбуков в рабочие продакшн-модели, приносящие реальную бизнес-ценность.
Машинное обучение
Курс
Получите четкое понимание принципов конфиденциальности данных и того, как внедрять процессы конфиденциальности и безопасности.
Грамотность работы с данными
Курс
Курс знакомит с dbt для моделирования данных, преобразований, тестирования и создания документации.
Инжиниринг данных
Курс
Освойте моделирование данных в Power BI.
Обработка данных
Курс
Освойте передовые методы интеграции внешних данных с LLM с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG) и LangChain.
Искусственный интеллект
Курс
Начните путь к исследованию и визуализации своих данных с tidyverse — мощным и популярным набором инструментов data science в R.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите основы LLM и революционную архитектуру transformer, на которой они основаны!
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы объектно-ориентированного программирования (OOP), создавая собственные классы и объекты!
Разработка программного обеспечения
Курс
Подготовьте AI-приложения к продакшену с помощью OpenAI API.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь писать эффективный код, который быстро выполняется и грамотно распределяет ресурсы, избегая лишних накладных расходов.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте vibe coding с Replit. Создавайте приложения, как клон Typeform, и освоите защиту и развертывание приложений Replit.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте о больших языковых моделях (LLM) и о том, как они меняют бизнес-мир.
Искусственный интеллект
Курс
Повысьте навыки работы с GitHub с нашим курсом среднего уровня по GitHub Projects, Administration и расширенным функциям безопасности.
Разработка программного обеспечения
Курс
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Прикладные финансы
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.