Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Находите таблицы, храните и управляйте новыми таблицами и представлениями, а также пишите поддерживаемый SQL-код для ответа на бизнес-вопросы.
Отчётность
Курс
В этом курсе вы изучите основы работы с данными временных рядов.
Обработка данных
Курс
Скрипты Bash позволяют строить аналитические конвейеры в облаке и работать с данными, хранящимися в нескольких файлах.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте умные, интерактивные и надежные AI-приложения проще, чем когда-либо, с OpenAI Responses API и GPT-5.
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы будете использовать T-SQL — разновидность SQL, применяемую в Microsoft SQL Server для анализа данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Инжиниринг данных
Курс
Развивайте навыки Python для Finance, изучая datetime, if-statements, DataFrames и многое другое.
Прикладные финансы
Курс
Изучите основы валидации моделей, методы валидации и начните создавать валидированные и высокопроизводительные модели.
Машинное обучение
Курс
Изучите линейную и логистическую регрессию с несколькими объясняющими переменными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь работать с Plain Old Java Objects, освоите Collections Framework и профессионально обрабатывайте исключения, с логированием для поддержки всего этого!
Разработка программного обеспечения
Курс
Раскройте возможности BigQuery: освоите основы, выполняйте запросы и оптимизируйте рабочие процессы для эффективного анализа данных.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь реализовывать собственные торговые стратегии на Python, тестировать их на истории и оценивать их эффективность!
Прикладные финансы
Курс
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Искусственный интеллект
Курс
Погрузитесь в мир машинного обучения и узнайте, как проектировать, обучать и разворачивать сквозные модели.
Машинное обучение
Курс
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Постройте сквозные data pipelines — от очистки и агрегации до streaming и orchestration.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь очищать данные как можно быстрее и точнее, чтобы перейти от сырых данных к ценным инсайтам.
Подготовка данных
Курс
Научитесь использовать фасеты, системы координат и статистику в ggplot2 для создания наглядных пояснительных графиков.
Визуализация данных
Курс
В этом четырехчасовом курсе вы изучите основы анализа временных рядов данных в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
В этом курсе вы изучите основы машинного обучения для классификации.
Машинное обучение
Курс
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как подготовить данные кредитных заявок, применять машинное обучение и бизнес-правила, чтобы снизить риск и обеспечить прибыльность.
Прикладные финансы
Курс
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь создавать собственные пакеты Python, чтобы упростить использование и обмен кодом с другими.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь создавать собственные SQL-отчеты и дашборды, а также развивать навыки исследования, очистки и проверки данных.
Отчётность
Курс
Создавайте AI-приложения с встроенными LLM-функциями Snowflake Cortex для анализа текста, генерации и многошаговых workflows.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь писать R-код быстрее, освоите бенчмаркинг и профилирование, а также раскройте секреты параллельного программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
Углубите навыки Java: работа с файлами, обработка данных и создание чистого, переиспользуемого кода на практике.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn to start developing deep learning models with Keras.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.
Машинное обучение
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.