Курс
Создание ИИ-агентов с помощью Google ADK
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 604 отзыва
Пошагово создайте ассистента поддержки клиентов с помощью Google’s Agent Development Kit (ADK).
Искусственный интеллект
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Пошагово создайте ассистента поддержки клиентов с помощью Google’s Agent Development Kit (ADK).
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы узнаете, как импортировать и управлять финансовыми данными в Python с помощью различных инструментов и источников.
Прикладные финансы
Курс
Создавайте готовый к продакшену код с Cursor. Изучите AI-промпты, рефакторинг, тестирование и продвинутые рабочие процессы.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите линейную и логистическую регрессию с несколькими объясняющими переменными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как подготовить данные кредитных заявок, применять машинное обучение и бизнес-правила, чтобы снизить риск и обеспечить прибыльность.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь создавать собственные пакеты Python, чтобы упростить использование и обмен кодом с другими.
Разработка программного обеспечения
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
Узнайте, как делать выводы о совокупности по выборке данных с помощью процесса, известного как статистический вывод.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь создавать визуализации и отчёты Power BI с учётом пользователей.
Визуализация данных
Курс
Переходите к MLOps-подходу: обучайте, документируйте, поддерживайте и масштабируйте модели машинного обучения на максимум.
Машинное обучение
Курс
Создавайте надежные автоматизации n8n для production: работа с API, пакетная обработка данных, обработка ошибок и автономный запуск по расписанию.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как структурировать запросы PostgreSQL, чтобы они выполнялись в разы быстрее.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте прогнозирование будущих событий с помощью linear regression, generalized additive models, random forests и xgboost.
Машинное обучение
Курс
В этом концептуальном курсе (кодирование не требуется) вы узнаете о четырёх основных базах данных NoSQL и популярных движках.
Инжиниринг данных
Курс
Освойте программирование SQL Server, научившись создавать, обновлять и выполнять функции и хранимые процедуры.
Разработка программного обеспечения
Курс
Поймите концепцию снижения размерности данных и освоите методы её реализации в Python.
Машинное обучение
Курс
На этом курсе студенты научатся писать запросы, которые одновременно эффективны и легко читаются и понимаются.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь выполнять линейную и логистическую регрессию с несколькими объясняющими переменными.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Надоело проверять расходы, выясняя, какие из них нарушают правила? Больше нет! Быстро создавайте с Claude Cowork понятные отчёты о нарушениях расходов.
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы изучите основы реляционных баз данных и способы взаимодействия с ними.
Обработка данных
Курс
Изучите способы работы с данными даты и времени в SQL Server для анализа временных рядов
Обработка данных
Курс
Вы будете использовать методы Net Revenue Management в Excel для компании Fast Moving Consumer Goods.
Прикладные финансы
Курс
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Инжиниринг данных
Курс
Узнайте о сложностях мониторинга моделей машинного обучения в продакшене, включая дрейф данных и концепций, а также о методах борьбы с деградацией модели.
Машинное обучение
Курс
Этот курс покажет, как интегрировать пространственные данные в ваш рабочий процесс Python Data Science.
Обработка данных
Курс
Научитесь моделировать и прогнозировать значения фондовых данных с помощью линейных моделей, деревьев решений, случайных лесов и нейронных сетей.
Машинное обучение
Курс
Научитесь писать скрипты, которые будут перехватывать и обрабатывать ошибки и управлять несколькими операциями, выполняющимися одновременно.
Разработка программного обеспечения
Курс
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Облако
Курс
Освойте ключевые функции для обработки, преобразования и управления данными в SQL Server.
Обработка данных
Курс
Изучите архитектуру MLOps, техники CI/CD/CM/CT и шаблоны автоматизации для развертывания ML-систем, которые приносят пользу со временем.
Машинное обучение
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.