Курс
Конструирование признаков в R
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 149 отзывов
Изучите принципы feature engineering для моделей машинного обучения и научитесь применять их с помощью фреймворка R tidymodels.
Машинное обучение
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите принципы feature engineering для моделей машинного обучения и научитесь применять их с помощью фреймворка R tidymodels.
Машинное обучение
Курс
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Машинное обучение
Курс
Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот курс охватывает основы финансовой торговли и показывает, как использовать quantstrat для создания торговых стратегий на основе сигналов.
Прикладные финансы
Курс
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
Машинное обучение
Курс
Научитесь анализировать и интерпретировать данные ChIP-seq с помощью Bioconductor на наборе данных по раку человека.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Практикуйте навыки Shiny, создавая увлекательные Shiny-приложения для реальных сценариев!
Отчётность
Курс
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Машинное обучение
Курс
Научитесь анализировать и моделировать данные о выборе клиентов в R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
Обработка данных
Курс
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как настраивать гиперпараметры модели, чтобы получать лучшие прогнозные результаты.
Машинное обучение
Курс
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите анализ тональности: определяйте позитивную и негативную лексику, эмоциональный посыл и создавайте наглядные визуализации.
Машинное обучение
Курс
Научитесь писать масштабируемый код для работы с большими данными в R с пакетами bigmemory и iotools.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите защитное программирование на R, чтобы сделать ваш код более устойчивым.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
Визуализация данных
Курс
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Разведочный анализ данных
Курс
В этом курсе вы узнаете, как создавать статические и интерактивные панели мониторинга с помощью flexdashboard и shiny.
Отчётность
Курс
На этом курсе вы подготовитесь к самым часто встречающимся темам статистики: от распределений до проверки гипотез, регрессионных моделей и многого другого.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Обработка данных
Курс
Научитесь анализировать, визуализировать и моделировать многомерные данные.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь анализировать бизнес-процессы в R и извлекать практические выводы из огромных наборов событийных данных.
Отчётность
Курс
Научитесь выявлять ключевые факторы спроса, учитывать сезонность и прогнозировать спрос для иерархии продуктов на реальном примере.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Прикладные финансы
Курс
В этом курсе вы узнаете, как реализовывать более продвинутые байесовские модели с помощью RJAGS.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Разработка программного обеспечения
Курс
Прогнозируйте текучесть кадров и разрабатывайте стратегии удержания сотрудников.
Машинное обучение
Курс
Раскройте возможности параллельных вычислений в R. Улучшите навыки анализа данных, ускорьте вычисления и легко обрабатывайте большие наборы данных.
Разработка программного обеспечения
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.