Курс
Архитектура и сервисы Microsoft Azure
- БазовыйУровень навыков
- 4.7+
- 1 822 отзыва
Этот курс глубже изучает основу Azure, затрагивая контейнеры, виртуальные машины и многое другое.
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Этот курс глубже изучает основу Azure, затрагивая контейнеры, виртуальные машины и многое другое.
Облако
Курс
Изучите основы ВМ, контейнеров, Docker и Kubernetes. Поймите различия, чтобы начать!
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите основы управления качеством данных. Изучите ключевые концепции, измерения и методы мониторинга и улучшения качества данных.
Управление данными
Курс
Чтобы понять основные сценарии использования Fabric, вы изучите различные инструменты в семи средах Fabric.
Другое
Курс
Научитесь работать с датами и временем в Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите ключевые концепции объектно-ориентированного программирования: от базовых классов и объектов до наследования и полиморфизма.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите основы безопасности ИИ, чтобы защищать системы от угроз, согласовывать безопасность с бизнес-целями и снижать ключевые риски.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте навыки, необходимые для создания эффективных дашбордов. Освойте основы дизайна дашбордов, компоненты визуальной аналитики и типы дашбордов.
Визуализация данных
Курс
Узнайте о больших языковых моделях (LLM) и о том, как они меняют бизнес-мир.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь писать SQL-запросы для расчёта ключевых метрик, которые компании используют для оценки эффективности.
Отчётность
Курс
Освойте трехуровневую архитектуру Snowflake и сформируйте ментальную модель, необходимую для эффективной работы в Snowflake.
Управление данными
Курс
В этом курсе вы изучите основы Kubernetes и научитесь разворачивать и оркестрировать контейнеры с помощью Manifests и инструкций kubectl.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь очищать и подготавливать данные для machine learning!
Машинное обучение
Курс
Приведите свой AI Act в порядок! Поймите обязательства, риски и требования Закона ЕС об ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте Power Pivot в Excel: импортируйте данные, создавайте связи и используйте DAX. Создавайте динамические дашборды и находите полезные инсайты.
Обработка данных
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
В этом курсе вы изучите основы работы с данными временных рядов.
Обработка данных
Курс
Развивая базовые знания Power Query в Excel, этот курс среднего уровня выведет вас на новый уровень мастерства преобразования данных
Подготовка данных
Курс
Освойте Microsoft Copilot в Word, чтобы писать быстрее, мгновенно понимать документы и эффективнее сотрудничать.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте безопасность, управление и оптимизацию затрат AWS, чтобы подготовиться к сертификации Cloud Practitioner.
Облако
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
Поймите роль и реальные аспекты Explainable Artificial Intelligence (XAI) с этим курсом для начинающих.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь использовать ИИ как старшего инженерного партнёра для анализа кода, оптимизации производительности, безопасности и решений по архитектуре ПО.
Искусственный интеллект
Курс
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Облако
Курс
Создавайте новые признаки, чтобы повысить производительность ваших моделей Machine Learning.
Машинное обучение
Курс
Используйте ИИ на каждом этапе анализа данных. Пишите более точные промпты, проверяйте качество данных, находите стоящие инсайты и выпускайте надежную работу.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте ключевые концепции управления данными — от этапов жизненного цикла до безопасности и управления.
Управление данными
Курс
Освойте тестирование Python: Освойте методы, создавайте проверки и обеспечьте безошибочный код с pytest и unittest.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь применять статистические методы в электронных таблицах, чтобы эффективнее работать с данными и извлекать из них выводы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как принимать более взвешенные бизнес-решения, применяя практические data frameworks — без программирования.
Лидерство
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.