Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Машинное обучение
Курс
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
Искусственный интеллект
Курс
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Машинное обучение
Курс
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Прикладные финансы
Курс
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Прикладные финансы
Курс
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Обработка данных
Курс
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Машинное обучение
Курс
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Теория вероятностей и статистика
Курс
In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
Инжиниринг данных
Курс
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Искусственный интеллект
Курс
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Отчётность
Курс
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Обработка данных
Курс
In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.
Разработка программного обеспечения
Курс
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Визуализация данных
Курс
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Машинное обучение
Курс
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
Визуализация данных
Курс
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Визуализация данных
Курс
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Машинное обучение
Курс
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Обработка данных
Курс
Learn how to detect fraud using Python.
Машинное обучение
Курс
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Теория вероятностей и статистика
Курс
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
Машинное обучение
Курс
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Обработка данных
Курс
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
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.