Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Сделайте важные шаги к мастерству, применяя навыки статистического мышления к реальным наборам данных и извлекая из них практические выводы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
Обработка данных
Курс
Научитесь импортировать, очищать и обрабатывать IoT-данные в Python, чтобы подготовить их для машинного обучения.
Обработка данных
Курс
Переходите с MATLAB, изучив базовые концепции Python и погрузившись в пакеты NumPy и Matplotlib.
Разработка программного обеспечения
Курс
Расширьте свой набор инструментов регрессии моделями логистической и Пуассона и научитесь обучать, понимать, валидировать их и делать прогнозы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Машинное обучение
Курс
Изучите, как разрабатывать модели глубокого обучения с Keras.
Искусственный интеллект
Курс
Создайте ИИ-агента для здравоохранения с помощью Haystack — open-source фреймворка для оркестрации LLM и внешних компонентов.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте работу с RNN для классификации тональности текста, генерации предложений и перевода между языками.
Искусственный интеллект
Курс
Используйте анализ выживаемости для работы с данными «время до события» и прогнозирования времени выживания.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь использовать Census API для работы с демографическими и социально-экономическими данными.
Разведочный анализ данных
Курс
Узнайте, как общаться с данными с помощью AI-агентов text-to-query с MongoDB и LangGraph.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь обрабатывать конфиденциальную информацию с помощью методов, сохраняющих конфиденциальность.
Машинное обучение
Курс
Научитесь анализировать данные опросов с помощью Python и определять, когда применять описательные и выводные статистические инструменты.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, в чем на самом деле был весь ажиотаж вокруг DeepSeek! Создавайте приложения с моделями DeepSeek R1 и V3.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как работают облигации, как их оценивать и анализировать некоторые риски с помощью пакетов numpy и numpy-financial.
Прикладные финансы
Курс
На этом курсе вы узнаете, как применять машинное обучение в HR.
Машинное обучение
Курс
Научитесь готовить и организовывать данные для предиктивной аналитики.
Машинное обучение
Курс
Освойте параллельное программирование на Python с Dask, чтобы масштабировать рабочие процессы и эффективно обрабатывать большие данные.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь эффективно и быстро объединять наборы данных в табличном формате с помощью библиотеки Python Pandas.
Обработка данных
Курс
Хотите узнать, как работают модели, лежащие в основе таких продуктов, как Google Translate?
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать интерактивные визуализации данных, включая создание и подключение виджетов с помощью Bokeh!
Визуализация данных
Курс
Освойте прогнозирование click-through rates для рекламы и внедрение базовых моделей машинного обучения в Python для оптимизации рекламы.
Машинное обучение
Курс
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Искусственный интеллект
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.