Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Научитесь моделировать и прогнозировать значения фондовых данных с помощью линейных моделей, деревьев решений, случайных лесов и нейронных сетей.
Машинное обучение
Курс
Создавайте интерактивные информативные дашборды с Dash и Plotly.
Визуализация данных
Курс
Этот курс покажет, как интегрировать пространственные данные в ваш рабочий процесс Python Data Science.
Обработка данных
Курс
Изучите правила ассоциаций в анализе рыночной корзины с Python на данных книжного магазина и создайте рекомендации фильмов.
Машинное обучение
Курс
С помощью Python и NumPy изучите самые базовые финансовые концепции.
Прикладные финансы
Курс
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
Искусственный интеллект
Курс
Обеспечьте высокое качество данных в рабочих процессах data science и data engineering с библиотекой Great Expectations для Python.
Инжиниринг данных
Курс
Используйте возможности Python и PuLP для оптимизации цепочек поставок.
Разведочный анализ данных
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow.
Машинное обучение
Курс
Этот курс даст вам навыки анализа, визуализации и понимания сетей с помощью библиотеки NetworkX.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот курс охватывает всё, что нужно знать, чтобы создать базовую систему мониторинга машинного обучения на Python
Машинное обучение
Курс
Изучите модели ARIMA в Python и станьте экспертом по анализу временных рядов.
Машинное обучение
Курс
Создавайте более точные и надежные RAG-системы с Graph RAG и гибридным RAG.
Искусственный интеллект
Курс
Ваши клиенты в восторге от ваших продуктов или ваш сервис оставляет желать лучшего? Узнайте, как выполнить задачу анализа тональности от начала до конца.
Машинное обучение
Курс
Освойте выявление мошенничества с помощью Python.
Машинное обучение
Курс
Научитесь выполнять линейную и логистическую регрессию с несколькими объясняющими переменными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте все о преимуществах байесовского анализа данных и применяйте его в разных реальных сценариях!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как участвовать и побеждать в соревнованиях на Kaggle.
Машинное обучение
Курс
Изучите основы исследования, обработки и измерения биомедицинских изображений.
Обработка данных
Курс
Создавайте AI-команды, которые работают вместе, автоматизируют процессы и генерируют контент с CrewAI.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь решать реальные задачи оптимизации с помощью SciPy и PuLP в Python — от базовой до ограниченной и сложной оптимизации.
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом курсе вы узнаете, как импортировать и управлять финансовыми данными в Python с помощью различных инструментов и источников.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь создавать убедительные и привлекательные визуализации, которые помогают эффективно и результативно передавать результаты.
Визуализация данных
Курс
Научитесь гибко обрабатывать и анализировать данные со структурой с помощью MongoDB.
Инжиниринг данных
Курс
Создавайте реальные приложения на Python — практикуйте ООП и принципы software engineering, чтобы писать чистый и поддерживаемый код.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь создавать и запускать собственные симуляции Монте-Карло с помощью Python!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Визуализация данных
Курс
Узнайте, как сделать модели GenAI по-настоящему отражающими человеческие ценности, получая практический опыт с продвинутыми LLM.
Искусственный интеллект
Курс
На этом курсе вы научитесь использовать и представлять модели логистической регрессии для прогнозирования.
Машинное обучение
Курс
В этом курсе вы научитесь собирать данные Twitter и анализировать текст, сети и географическое происхождение Twitter.
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.