Курс
Gen AI Apps: Transform Your Work
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 82 отзыва
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Облако
Курс
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Визуализация данных
Курс
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Управление данными
Курс
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Облако
Курс
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Облако
Курс
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
Управление данными
Курс
Innovating with Google Cloud AI
Облако
Курс
Master strategic data management for business excellence.
Управление данными
Курс
In this course youll learn to use and present logistic regression models for making predictions.
Машинное обучение
Курс
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
Подготовка данных
Курс
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Визуализация данных
Курс
Analyze market dynamics and craft a strategic entry plan for an EV manufacturer using generative AI.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Визуализация данных
Курс
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Облако
Курс
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
Грамотность работы с данными
Курс
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Визуализация данных
Курс
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
Отчётность
Курс
Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to set up and manage your Microsoft Fabric infrastructure.
Другое
Курс
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Разработка программного обеспечения
Курс
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Прикладные финансы
Курс
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Прикладные финансы
Курс
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Облако
Курс
Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
Грамотность работы с данными
Курс
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
Визуализация 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
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Прикладные финансы
Курс
Trust and Security with Google Cloud
Облако
Курс
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.
Разведочный анализ 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.