Курс
Введение в TensorFlow на Python
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 54 отзыва
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow.
Машинное обучение
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как делать выводы о совокупности по выборке данных с помощью процесса, известного как статистический вывод.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите Data Version Control для управления данными ML. Освойте настройку, автоматизируйте пайплайны и без труда оценивайте модели.
Машинное обучение
Курс
Изучите архитектуру MLOps, техники CI/CD/CM/CT и шаблоны автоматизации для развертывания ML-систем, которые приносят пользу со временем.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, как структурировать запросы PostgreSQL, чтобы они выполнялись в разы быстрее.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь приводить в порядок сырые, неструктурированные данные в базе PostgreSQL, чтобы получать точные выводы.
Подготовка данных
Курс
Выведите навыки отчетности на новый уровень с помощью встроенных статистических функций Tableau.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Облако
Курс
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот курс покажет, как интегрировать пространственные данные в ваш рабочий процесс Python Data Science.
Обработка данных
Курс
Вы будете использовать методы Net Revenue Management в Excel для компании Fast Moving Consumer Goods.
Прикладные финансы
Курс
Создавайте мультимодальные системы с текстовыми и аудиомоделями OpenAI, включая чат-бота поддержки клиентов end-to-end!
Искусственный интеллект
Курс
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите основы исследования, обработки и измерения биомедицинских изображений.
Обработка данных
Курс
Освойте ключевые методы, необходимые для извлечения ценных выводов из данных временных рядов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите AWS Boto и используйте облачные технологии для оптимизации рабочего процесса с данными.
Облако
Курс
Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
Инжиниринг данных
Курс
Тонкая настройка Llama под свои задачи с TorchTune и методы эффективной настройки, включая квантизацию.
Искусственный интеллект
Курс
Практикуйте Power BI на нашем кейсе по здравоохранению. Анализируйте данные, выявляйте возможности повышения эффективности и создавайте дашборд.
Визуализация данных
Курс
Изучите правила ассоциаций в анализе рыночной корзины с Python на данных книжного магазина и создайте рекомендации фильмов.
Машинное обучение
Курс
Освойте мощные навыки командной строки, чтобы загружать, обрабатывать и преобразовывать данные, включая конвейер машинного обучения.
Обработка данных
Курс
Научитесь писать скрипты, которые будут перехватывать и обрабатывать ошибки и управлять несколькими операциями, выполняющимися одновременно.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите способы работы с данными даты и времени в SQL Server для анализа временных рядов
Обработка данных
Курс
Научитесь моделировать и прогнозировать значения фондовых данных с помощью линейных моделей, деревьев решений, случайных лесов и нейронных сетей.
Машинное обучение
Курс
Узнайте все о преимуществах байесовского анализа данных и применяйте его в разных реальных сценариях!
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
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Машинное обучение
Курс
Узнайте, что такое байесовский анализ данных, как он работает и почему это полезный инструмент в вашем наборе инструментов data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Облако
Курс
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
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.