Курс
Планирование экспериментов в Python
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 2 040 отзывов
Осваивайте экспериментальный дизайн и проводите надежный статистический анализ для точных, обоснованных выводов!
Теория вероятностей и статистика
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Осваивайте экспериментальный дизайн и проводите надежный статистический анализ для точных, обоснованных выводов!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Создавайте и развертывайте масштабируемые веб-приложения и serverless-функции в Azure, осваивая безопасность, мониторинг и автоматизацию.
Облако
Курс
Постройте сквозные data pipelines — от очистки и агрегации до streaming и orchestration.
Инжиниринг данных
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
В этом четырехчасовом курсе вы изучите основы анализа временных рядов данных в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Преобразуйте DataFrame из широкого в длинный формат, выполняйте stack и unstack строк и столбцов, а также работайте с многоуровневыми DataFrame.
Обработка данных
Курс
Научитесь извлекать и анализировать данные из интернета с помощью библиотеки Python scrapy.
Подготовка данных
Курс
Научитесь создавать собственные SQL-отчеты и дашборды, а также развивать навыки исследования, очистки и проверки данных.
Отчётность
Курс
Освойте ключевые навыки с Scikit-learn, SHAP и LIME, чтобы тестировать и создавать прозрачные, надежные и подотчетные ИИ-системы.
Искусственный интеллект
Курс
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Облако
Курс
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Облако
Курс
В этом курсе вы изучите основы машинного обучения для классификации.
Машинное обучение
Курс
Научитесь писать R-код быстрее, освоите бенчмаркинг и профилирование, а также раскройте секреты параллельного программирования.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте многоэтапные сборки, сетевые инструменты Docker и Docker Compose для оптимальных контейнеризованных приложений!
Разработка программного обеспечения
Курс
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь реализовывать собственные торговые стратегии на Python, тестировать их на истории и оценивать их эффективность!
Прикладные финансы
Курс
Раскройте возможности BigQuery: освоите основы, выполняйте запросы и оптимизируйте рабочие процессы для эффективного анализа данных.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью Keras 2.0 в Python.
Искусственный интеллект
Курс
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Погрузитесь в мир машинного обучения и узнайте, как проектировать, обучать и разворачивать сквозные модели.
Машинное обучение
Курс
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.
Машинное обучение
Курс
Научитесь обрабатывать, преобразовывать и редактировать изображения по своему усмотрению.
Машинное обучение
Курс
Углубите навыки Java: работа с файлами, обработка данных и создание чистого, переиспользуемого кода на практике.
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.
Машинное обучение
Курс
Изучите основы валидации моделей, методы валидации и начните создавать валидированные и высокопроизводительные модели.
Машинное обучение
Курс
Создайте основу, чтобы мыслить статистически и говорить на языке ваших данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите базовые понятия теории вероятностей: случайные величины, среднее и дисперсию, распределения вероятностей и условные вероятности.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот курс — введение в линейную алгебру, одну из важнейших математических дисциплин, лежащих в основе data science.
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.