Курс
Современные архитектуры данных
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 1 166 отзывов
Откройте ключевые компоненты современной архитектуры данных: от ingestion и serving до governance и orchestration.
Инжиниринг данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Откройте ключевые компоненты современной архитектуры данных: от ingestion и serving до governance и orchestration.
Инжиниринг данных
Курс
Чтобы понять основные сценарии использования Fabric, вы изучите различные инструменты в семи средах Fabric.
Другое
Курс
Создавайте готовый к продакшену код с Cursor. Изучите AI-промпты, рефакторинг, тестирование и продвинутые рабочие процессы.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите новейшие методы локального запуска Llama LLM и интеграции в ваш стек.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте тестирование Python: Освойте методы, создавайте проверки и обеспечьте безошибочный код с pytest и unittest.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте продвинутые функции Git, чтобы упростить рабочие процессы в data science и engineering — от сложных слияний до оптимизации крупных проектов.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите стратегии монетизации AI и данных, создавайте этичную инфраструктуру и согласуйте продукты с бизнес-целями.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью Keras 2.0 в Python.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите теорию ответственного управления данными для любого AI-проекта — от начала до конца и дальше.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте презентации PowerPoint с Microsoft Copilot. Преобразуйте документы в слайды, создавайте визуальные материалы и заметки докладчика.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь ответственно и уверенно использовать инструменты GPT. Узнайте, как работают эти инструменты, а также техники написания промптов и оценки результатов.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь обрабатывать и визуализировать категориальные данные с помощью pandas и seaborn.
Обработка данных
Курс
Изучите ключевые концепции объектно-ориентированного программирования: от базовых классов и объектов до наследования и полиморфизма.
Разработка программного обеспечения
Курс
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
Обработка данных
Курс
Освойте основы работы с большими данными с помощью PySpark.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь получать данные из распространённых форматов файлов и систем, таких как CSV-файлы, таблицы, JSON, SQL-базы данных и API.
Подготовка данных
Курс
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Искусственный интеллект
Курс
Этот курс глубже изучает основу Azure, затрагивая контейнеры, виртуальные машины и многое другое.
Облако
Курс
Научитесь извлекать и анализировать данные из интернета с помощью библиотеки Python scrapy.
Подготовка данных
Курс
Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
Обработка данных
Курс
Изучите Databricks Lakehouse — от медальонной архитектуры и кластеров до управления, обмена и развертывания.
Инжиниринг данных
Курс
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
Грамотность работы с данными
Курс
Изучите создание классов и использование наследования и полиморфизма для повторного использования и оптимизации кода.
Разработка программного обеспечения
Курс
Поймите роль и реальные аспекты Explainable Artificial Intelligence (XAI) с этим курсом для начинающих.
Искусственный интеллект
Курс
Поймите основы Machine Learning и то, как он применяется в бизнесе.
Машинное обучение
Курс
Освойте ключевые концепции управления данными — от этапов жизненного цикла до безопасности и управления.
Управление данными
Курс
Научитесь проводить финансовый анализ в Power BI или применять имеющиеся финансовые навыки с помощью визуализаций данных Power BI.
Прикладные финансы
Курс
Приведите свой AI Act в порядок! Поймите обязательства, риски и требования Закона ЕС об ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Начните работу с Sigma! Научитесь создавать и настраивать простые интерактивные дашборды для аналитики в реальном времени.
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.