Курс
Google: Introduction to AI Agents
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 100 отзывов
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Облако
Курс
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Прикладные финансы
Курс
Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.
Лидерство
Курс
Learn to bring data into Microsoft Fabric, covering Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, security, and model refresh.
Другое
Курс
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Визуализация данных
Курс
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
Прикладные финансы
Курс
Learn the fundamentals of data visualization using Google Sheets.
Визуализация данных
Курс
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
Инжиниринг данных
Курс
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
Обработка данных
Курс
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
Отчётность
Курс
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Машинное обучение
Курс
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Облако
Курс
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Прикладные финансы
Курс
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
Прикладные финансы
Курс
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
Грамотность работы с данными
Курс
Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.
Искусственный интеллект
Курс
Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
Облако
Курс
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Подготовка данных
Курс
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
Отчётность
Курс
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Обработка данных
Курс
Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
Инжиниринг данных
Курс
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Искусственный интеллект
Курс
Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
Грамотность работы с данными
Курс
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Обработка данных
Курс
Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
Инжиниринг данных
Курс
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
Прикладные финансы
Курс
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
Отчётность
Курс
Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
Другое
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.