Курс
Линейные классификаторы в Python
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 369 отзывов
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
Машинное обучение
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
Машинное обучение
Курс
Получите четкое понимание принципов GDPR и того, как выстроить процессы, соответствующие GDPR, в этом комплексном курсе.
Грамотность работы с данными
Курс
Изучите управление данными в Databricks с Delta Lake, включая ACID-транзакции, контроль схемы и безопасность.
Управление данными
Курс
В этом курсе вы будете использовать T-SQL — разновидность SQL, применяемую в Microsoft SQL Server для анализа данных.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь подключать Tableau к разным источникам данных и подготавливать данные для удобного анализа.
Подготовка данных
Курс
Осваивайте экспериментальный дизайн и проводите надежный статистический анализ для точных, обоснованных выводов!
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как с помощью MLflow упростить создание приложений машинного обучения. Изучите tracking, projects, models и model registry в MLflow.
Машинное обучение
Курс
Что заставляет LLM работать? Узнайте, как трансформеры революционизировали моделирование текста и запустили бум генеративного ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Создавайте и развертывайте масштабируемые веб-приложения и serverless-функции в Azure, осваивая безопасность, мониторинг и автоматизацию.
Облако
Курс
Развивайте навыки ООП с дескрипторами, многоуровневым наследованием и абстрактными базовыми классами!
Разработка программного обеспечения
Курс
Постройте сквозные data pipelines — от очистки и агрегации до streaming и orchestration.
Инжиниринг данных
Курс
Прокачайте навыки dbt на практическом курсе для data engineers и аналитиков.
Инжиниринг данных
Курс
Узнайте о data science для менеджеров и бизнеса и о том, как использовать данные для укрепления вашей организации.
Грамотность работы с данными
Курс
Научитесь работать с Plain Old Java Objects, освоите Collections Framework и профессионально обрабатывайте исключения, с логированием для поддержки всего этого!
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом четырехчасовом курсе вы изучите основы анализа временных рядов данных в Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Преобразуйте DataFrame из широкого в длинный формат, выполняйте stack и unstack строк и столбцов, а также работайте с многоуровневыми DataFrame.
Обработка данных
Курс
Научитесь создавать собственные SQL-отчеты и дашборды, а также развивать навыки исследования, очистки и проверки данных.
Отчётность
Курс
Научитесь извлекать и анализировать данные из интернета с помощью библиотеки Python scrapy.
Подготовка данных
Курс
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Сторителлинг данных — востребованный навык, усиливающий аналитику. Освойте сторителлинг и визуализацию данных на наборе данных о специальностях колледжей!
Грамотность работы с данными
Курс
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Искусственный интеллект
Курс
Задавайте вопросы к данным на простом английском с Databricks Genie — создавайте пространства, курируйте бизнес-язык и контролируйте качество.
Инжиниринг данных
Курс
Освойте ключевые навыки с Scikit-learn, SHAP и LIME, чтобы тестировать и создавать прозрачные, надежные и подотчетные ИИ-системы.
Искусственный интеллект
Курс
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Облако
Курс
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Научитесь рассчитывать значимые показатели риска и доходности и составлять оптимальный портфель с нужным балансом риска и доходности.
Прикладные финансы
Курс
Отточите навыки Oracle SQL: основы SQL, агрегация, объединение и настройка данных.
Обработка данных
Курс
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Облако
Курс
Начните свой путь в reinforcement learning! Узнайте, как агенты могут обучаться решать задачи в средах через взаимодействия.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте многоэтапные сборки, сетевые инструменты Docker и Docker Compose для оптимальных контейнеризованных приложений!
Разработка программного обеспечения
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.