Курс
Средний уровень DAX в Power BI
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 4 153 отзыва
Освойте широкий спектр вычислений DAX и научитесь использовать их в Microsoft Power BI.
Обработка данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Освойте широкий спектр вычислений DAX и научитесь использовать их в Microsoft Power BI.
Обработка данных
Курс
Вы исследуете набор данных вымышленной компании Databel в Excel и выясните, почему клиенты уходят.
Отчётность
Курс
Научитесь анализировать таблицу SQL и представлять выводы руководству.
Грамотность работы с данными
Курс
Погрузитесь в data science с Python и научитесь эффективно анализировать и визуализировать данные. Опыт программирования или навыки не нужны.
Разработка программного обеспечения
Курс
Создавайте эффективные отчеты с Exploratory Data Analysis (EDA) в Power BI, чтобы быстрее находить инсайты и повышать ценность бизнеса.
Разведочный анализ данных
Курс
Улучшите навыки работы с данными, анализируя политику удаленной работы.
Грамотность работы с данными
Курс
Научитесь создавать эффективные, производительные и надежные конвейеры данных, используя принципы Extract, Transform и Load.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь применять лучшие практики для написания поддерживаемых, повторно используемых, сложных функций с хорошей документацией.
Разработка программного обеспечения
Курс
Применяйте AI в финансах для анализа данных, эффективного prompt engineering и автоматизации workflows для лучших решений.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь использовать SQL Server для выполнения типовых задач по обработке данных и освоите типовые задачи по обработке данных с помощью этой СУБД.
Разработка программного обеспечения
Курс
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Визуализация данных
Курс
Импортируйте, анализируйте и визуализируйте данные Human Resources (HR) с помощью Power BI.
Обработка данных
Курс
Создавайте выразительные и красивые визуализации данных с ggplot2, изучив грамматику графики.
Визуализация данных
Курс
Получите вводное представление об управлении данными: его смысл, цель и внедрение фреймворка управления данными.
Управление данными
Курс
Узнайте, как стать защитником данных и обеспечивать их безопасность с этим интерактивным курсом для начинающих.
Управление данными
Курс
Изучите, как сочетать бизнес, данные и ИИ, и ставить цели для успеха с масштабируемой AI Strategy.
Искусственный интеллект
Курс
Используйте генеративный ИИ для очистки данных, исправления дубликатов, null и форматирования для согласованных, точных наборов данных.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте Tidyverse, научившись преобразовывать и обрабатывать данные с помощью dplyr.
Обработка данных
Курс
Интегрируйте AI/LLM-приложения с API, базами данных и файловыми системами проще, чем когда-либо, с Model Context Protocol (MCP).
Искусственный интеллект
Курс
Улучшите навыки Excel с помощью продвинутых ссылок, поиска и функций базы данных на практических упражнениях.
Обработка данных
Курс
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте надежные production-grade API с FastAPI, осваивая HTTP-операции, валидацию и async execution для эффективных data и ML pipelines.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь внедрять и планировать рабочие процессы data engineering.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите базовые архитектуры deep learning, такие как CNN, RNN, LSTM и GRU, для моделирования изображений и последовательных данных.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь эффективно преобразовывать, очищать и анализировать данные с помощью Polars — Python-библиотеки для быстрой обработки данных.
Обработка данных
Курс
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
Машинное обучение
Курс
Освойте NumPy: создавайте, сортируйте, фильтруйте и обновляйте массивы на примере переписи деревьев Нью-Йорка.
Обработка данных
Курс
Освойте базовые компоненты агентов LangChain и создавайте собственных чат-агентов.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте Databricks SQL для data engineering, аналитики и потоков данных в реальном времени в lakehouse-архитектуре.
Инжиниринг данных
Курс
Узнайте, как улучшить навыки импорта данных в Power BI разными способами.
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.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.