Курс
Основы Big Data с PySpark
- Продвинутый уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 264 отзыва
Освойте основы работы с большими данными с помощью PySpark.
Инжиниринг данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
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
Изучите новейшие методы локального запуска Llama LLM и интеграции в ваш стек.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите создание классов и использование наследования и полиморфизма для повторного использования и оптимизации кода.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите теорию ответственного управления данными для любого AI-проекта — от начала до конца и дальше.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте управление и governance в Azure с нашим комплексным курсом, идеальным для специалистов по данным, стремящихся к облачной экспертизе.
Облако
Курс
Научитесь проводить финансовый анализ в Power BI или применять имеющиеся финансовые навыки с помощью визуализаций данных Power BI.
Прикладные финансы
Курс
Изучите Databricks Lakehouse — от медальонной архитектуры и кластеров до управления, обмена и развертывания.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь объединять данные из нескольких таблиц, чтобы отвечать на более сложные вопросы с dplyr.
Обработка данных
Курс
Поймите основы Machine Learning и то, как он применяется в бизнесе.
Машинное обучение
Курс
Узнайте о возможностях Databricks Lakehouse и масштабируйте навыки data engineering и machine learning.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите основы визуализации данных с помощью Google Sheets.
Визуализация данных
Курс
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Облако
Курс
Научитесь обрабатывать и визуализировать категориальные данные с помощью pandas и seaborn.
Обработка данных
Курс
Находите таблицы, храните и управляйте новыми таблицами и представлениями, а также пишите поддерживаемый SQL-код для ответа на бизнес-вопросы.
Отчётность
Курс
Подготовьте AI-приложения к продакшену с помощью OpenAI API.
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как создать базу данных PostgreSQL и изучить структуру, типы данных и нормализацию баз данных.
Подготовка данных
Курс
Начните работу с Sigma! Научитесь создавать и настраивать простые интерактивные дашборды для аналитики в реальном времени.
Обработка данных
Курс
Визуализация данных — один из самых востребованных навыков для аналитиков данных. Этот курс поможет вам лучше представлять свои результаты с помощью Tableau.
Визуализация данных
Курс
В этом введении в DevOps вы освоите основы DevOps и изучите ключевые концепции, инструменты и методы для повышения продуктивности.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите основные структуры данных, такие как списки и датафреймы, и сразу применяйте эти знания на финансовых примерах.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как и когда применять проверку гипотез в R, включая t-тесты, тесты долей и критерий хи-квадрат.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Обработка данных
Курс
Применяйте PyTorch к изображениям и используйте модели глубокого обучения для обнаружения объектов с ограничивающими рамками и сегментации изображений.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь использовать фасеты, системы координат и статистику в ggplot2 для создания наглядных пояснительных графиков.
Визуализация данных
Курс
Научитесь очищать данные как можно быстрее и точнее, чтобы перейти от сырых данных к ценным инсайтам.
Подготовка данных
Курс
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Отчётность
Курс
Скрипты Bash позволяют строить аналитические конвейеры в облаке и работать с данными, хранящимися в нескольких файлах.
Разработка программного обеспечения
Курс
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Инжиниринг данных
Курс
Изучите этику данных в этом комплексном вводном курсе: принципы, этика ИИ и практические навыки для ответственного использования данных.
Грамотность работы с данными
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.