Course
Data Literacy Case Study: Remote Working Analysis
- БазовыйУровень мастерства
- 4.6+
- 2.9K
Improve data literacy skills by analyzing remote working policies.
Грамотность в работе с данными
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Improve data literacy skills by analyzing remote working policies.
Грамотность в работе с данными
Course
In this course, youll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.
Машинное обучение
Course
Gain a clear understanding of data privacy principles and how to implement privacy and security processes.
Грамотность в работе с данными
Course
Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.
Искусственный интеллект
Course
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
Искусственный интеллект
Course
Master your skills in NumPy by learning how to create, sort, filter, and update arrays using NYC’s tree census.
Манипулирование данными
Course
Learn to use SQL Server to perform common data manipulation tasks and master common data manipulation tasks using this database system.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
Инженерия данных
Course
Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.
Искусственный интеллект
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Искусственный интеллект
Course
Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
Манипулирование данными
Course
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
Искусственный интеллект
Course
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
Подготовка данных
Course
Learn the essentials of VMs, containers, Docker, and Kubernetes. Understand the differences to get started!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn cutting-edge methods for integrating external data with LLMs using Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain.
Искусственный интеллект
Course
Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.
Управление данными
Course
Use generative AI to tackle data cleaning, fixing duplicates, nulls, and formatting for consistent, accurate datasets.
Искусственный интеллект
Course
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.
Вероятность и статистика
Course
Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.
Вероятность и статистика
Course
Learn about Large Language Models (LLMs) and how they are reshaping the business world.
Искусственный интеллект
Course
Learn to use best practices to write maintainable, reusable, complex functions with good documentation.
Разработка программного обеспечения
Course
Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Визуализация данных
Course
Dashboards are a must-have in a data-driven world. Increase your impact on business performance with Tableau dashboards.
Визуализация данных
Course
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Машинное обучение
Course
Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.
Разработка программного обеспечения
Course
In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.
Разработка программного обеспечения
Course
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
Искусственный интеллект
Course
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Вероятность и статистика
Наука о данных — это область знаний, сосредоточенная на извлечении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по анализу данных анализируют данные для получения практических выводов.
Вам потребуется изучить язык программирования, например Python или R, и освоить основы математики и статистики. Знание методов анализа данных и инструментов науки о данных также имеет важное значение. Существует множество способов изучения науки о данных. Помимо формального образования, такого как получение степени или обучение в университете, существует множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в своем собственном темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.
Помимо знаний математики и статистики, специалистам по анализу данных необходимы навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы с данными требуется умение работать с большими массивами данных, знание методов визуализации данных, обработки данных и управления базами данных. Навыки машинного обучения и глубокого обучения также могут быть полезны.
В профессиональной сфере наука о данных в той или иной степени применима практически в любой отрасли. Медицинские организации используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например, для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, наука о данных входит в число самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по анализу данных зарабатывают в среднем 97 609 долларов и имеют рейтинг удовлетворенности работой четыре звезды из пяти в США.
Здесь следует учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программы по анализу данных может быть непросто, часто требуются стабильно высокие оценки. Аналогично, многие навыки, необходимые для работы в области анализа данных, требуют много времени на учёбу и терпение. На освоение всех необходимых основ может уйти несколько месяцев, а также потребуется большой практический опыт для получения должности начального уровня.
Да, вам потребуется некоторый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако, благодаря относительно простому синтаксису, язык программирования Python часто является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без предварительного опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по анализу данных. Однако важно помнить, что изучение только теоретических основ анализа данных может не сделать вас настоящим специалистом по анализу данных.
Освоив основы науки о данных, вы можете специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.