Перейти к основному содержимому

Курсы по данным, искусственному интеллекту и облачным технологиям

Освойте навыки, которые имеют значение.

Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.

  • Учитесь в своем собственном темпе.
  • Получите практический опыт.
  • Полные главы, которые можно прочитать понемногу.

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.
675 Courses

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

1 час

Course

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.9K

In this course, youll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.

Машинное обучение

5 часов

Course

Introduction to Data Privacy

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 2.9K

Gain a clear understanding of data privacy principles and how to implement privacy and security processes.

Грамотность в работе с данными

2 часа

Course

Developing AI Systems with the OpenAI API

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.8K

Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.8K

Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Introduction to LLMs in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.8K

Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Introduction to NumPy

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.8K

Master your skills in NumPy by learning how to create, sort, filter, and update arrays using NYC’s tree census.

Манипулирование данными

4 часа

Course

Introduction to SQL Server

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.8+
  • 2.8K

Learn to use SQL Server to perform common data manipulation tasks and master common data manipulation tasks using this database system.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Course

Introduction to Apache Airflow in Python

  • ПередовойУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.8K

Learn how to implement and schedule data engineering workflows.

Инженерия данных

4 часа

Course

LLMOps Concepts

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.7K

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

1 час

Course

Intermediate Deep Learning with PyTorch

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.6K

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

Искусственный интеллект

4 часа

Course

Advanced Excel Functions

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.6K

Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.

Манипулирование данными

2 часа

Course

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.6K

Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Introduction to Importing Data in R

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.6K

In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

Подготовка данных

3 часа

Course

Containerization and Virtualization Concepts

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.7+
  • 2.5K

Learn the essentials of VMs, containers, Docker, and Kubernetes. Understand the differences to get started!

Разработка программного обеспечения

2 часа

Course

Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.5K

Learn cutting-edge methods for integrating external data with LLMs using Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain.

Искусственный интеллект

3 часа

Course

Data Governance Concepts

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.5K

Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.

Управление данными

2 часа

Course

Cleaning Data with Generative AI

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.4+
  • 2.5K

Use generative AI to tackle data cleaning, fixing duplicates, nulls, and formatting for consistent, accurate datasets.

Искусственный интеллект

1 час

Course

Introduction to Regression with statsmodels in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.4K

Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.

Вероятность и статистика

4 часа

Course

Hypothesis Testing in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.4K

Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.

Вероятность и статистика

4 часа

Course

Large Language Models for Business

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.3K

Learn about Large Language Models (LLMs) and how they are reshaping the business world.

Искусственный интеллект

1 час

Course

Writing Functions in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.3K

Learn to use best practices to write maintainable, reusable, complex functions with good documentation.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Course

Data Types in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.2K

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

4 часа

Course

Dashboard Design Concepts

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.2K

Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.

Визуализация данных

2 часа

Course

Creating Dashboards in Tableau

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.2K

Dashboards are a must-have in a data-driven world. Increase your impact on business performance with Tableau dashboards.

Визуализация данных

3 часа

Course

Preprocessing for Machine Learning in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.7+
  • 2.2K

Learn how to clean and prepare your data for machine learning!

Машинное обучение

4 часа

Course

Introduction to FastAPI

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.2K

Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.

Разработка программного обеспечения

4 часа

Course

Introduction to Kubernetes

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.2K

In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.

Разработка программного обеспечения

3 часа

Course

Natural Language Processing (NLP) in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.7+
  • 2.2K

Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.

Искусственный интеллект

4 часа

Course

Sampling in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 2.2K

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

4 часа

FAQs

Что такое наука о данных?

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.

Как я могу изучить науку о данных?

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.

Какие навыки необходимы для работы в области анализа данных?

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.

Для чего можно использовать науку о данных?

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.

Является ли профессия в сфере анализа данных перспективной?

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.

Сложно ли стать специалистом по анализу данных?

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.

Требуется ли программирование для работы с данными?

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.

Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по анализу данных?

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.

Какие темы можно изучать в рамках науки о 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.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.