Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Облако
Курс
Изучите концепции и применение линейных моделей с Python и создавайте модели для описания, прогнозирования и извлечения выводов из закономерностей данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Станьте CFO и научитесь консультировать совет директоров по ключевым метрикам, создавая финансовый прогноз.
Прикладные финансы
Курс
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Облако
Курс
Этот кейс Power BI показывает реальный бизнес-сценарий анализа запасов с использованием DAX и визуализаций.
Визуализация данных
Курс
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите дизайн опросов с помощью распространённых структур и научитесь визуализировать и анализировать результаты опросов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, что такое байесовский анализ данных, как он работает и почему это полезный инструмент в вашем наборе инструментов data science.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Хотите больше кодировать и меньше заниматься админкой? Автоматизируйте сводки для службы поддержки при запуске новых функций с Claude Cowork.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь загружать, преобразовывать и расшифровывать речь из необработанных аудиофайлов в Python.
Обработка данных
Курс
Изучите основы бизнес-моделирования: денежные потоки, инвестиции, аннуитеты, амортизацию кредитов и многое другое в Google Sheets.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как сегментировать клиентов в Python.
Обработка данных
Курс
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Искусственный интеллект
Курс
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Облако
Курс
Изучите основы A/B-тестирования в R: проектируйте эксперименты, анализируйте данные, прогнозируйте результаты и представляйте их с помощью визуализаций.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Визуализация данных
Курс
Научитесь решать все более сложные задачи с помощью симуляций для генерации и анализа данных.
Теория вероятностей и статистика
Курс
От customer lifetime value и прогнозирования churn до сегментации — изучите и внедрите use cases Machine Learning для Marketing в Python.
Машинное обучение
Курс
Изучите модели GARCH, их реализацию и калибровку на финансовых данных — от акций до валютного рынка.
Прикладные финансы
Курс
В этом курсе вы научитесь собирать данные Twitter и анализировать текст, сети и географическое происхождение Twitter.
Обработка данных
Курс
Узнайте, как использовать Python для анализа оттока клиентов и создания модели для его прогнозирования.
Разведочный анализ данных
Курс
Научитесь использовать Amazon Bedrock для доступа к базовым моделям ИИ и создания решений с ИИ — без управления сложной инфраструктурой.
Искусственный интеллект
Курс
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Прикладные финансы
Курс
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Обработка данных
Курс
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Облако
Курс
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Облако
Курс
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Облако
Курс
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Подготовка данных
Курс
В ecommerce увеличение продаж и снижение затрат — ключевые задачи. Анализируйте данные интернет-магазина товаров для животных с помощью Power BI.
Визуализация данных
Курс
Модели GAMs описывают связи в данных как нелинейные функции, которые легко адаптируются к разным задачам data science.
Теория вероятностей и статистика
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.