Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Изучите структуры данных, такие как связанные списки, стеки, очереди, хеш-таблицы и графы, а также алгоритмы поиска и сортировки!
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь внедрять и планировать рабочие процессы data engineering.
Инжиниринг данных
Курс
Создавайте мощные многоагентные системы, применяя новые агентные шаблоны проектирования в фреймворке LangGraph.
Искусственный интеллект
Курс
Освойте тестирование Python: Освойте методы, создавайте проверки и обеспечьте безошибочный код с pytest и unittest.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте продвинутые функции Git, чтобы упростить рабочие процессы в data science и engineering — от сложных слияний до оптимизации крупных проектов.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте основы работы с большими данными с помощью PySpark.
Инжиниринг данных
Курс
Что заставляет LLM работать? Узнайте, как трансформеры революционизировали моделирование текста и запустили бум генеративного ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите создание классов и использование наследования и полиморфизма для повторного использования и оптимизации кода.
Разработка программного обеспечения
Курс
Применяйте PyTorch к изображениям и используйте модели глубокого обучения для обнаружения объектов с ограничивающими рамками и сегментации изображений.
Искусственный интеллект
Курс
Прокачайте навыки dbt на практическом курсе для data engineers и аналитиков.
Инжиниринг данных
Курс
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Машинное обучение
Курс
Начните свой путь в reinforcement learning! Узнайте, как агенты могут обучаться решать задачи в средах через взаимодействия.
Искусственный интеллект
Курс
В этом курсе вы изучите современную структуру MLOps, жизненный цикл и развертывание моделей машинного обучения.
Машинное обучение
Курс
Откройте для себя увлекательный мир Deep Learning for Text с PyTorch и откройте новые возможности в обработке естественного языка и генерации текста.
Искусственный интеллект
Курс
Курс посвящён feature engineering и machine learning для временных рядов.
Машинное обучение
Курс
Развивайте навыки ООП с дескрипторами, многоуровневым наследованием и абстрактными базовыми классами!
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучите, как использовать FastAPI для разработки API, поддерживающих модели ИИ и отвечающих требованиям реального мира.
Искусственный интеллект
Курс
Улучшите разработку Machine Learning с CI/CD с помощью GitHub Actions и Data Version Control
Машинное обучение
Курс
Научитесь использовать ИИ как старшего инженерного партнёра для анализа кода, оптимизации производительности, безопасности и решений по архитектуре ПО.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь очищать данные с Apache Spark в Python.
Подготовка данных
Курс
Узнайте, как превращать сырые данные в чистые, надежные модели с dbt на практических упражнениях из реальных кейсов.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь обрабатывать данные и создавать наборы признаков для машинного обучения в Spark с помощью SQL в Python.
Обработка данных
Курс
Подготовьтесь к следующим собеседованиям по программированию на Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
В этом интерактивном курсе вы узнаете, как использовать функции для вычислений в Tableau и когда их применять!
Визуализация данных
Курс
Научитесь создавать интеллектуальных агентов, которые рассуждают, действуют и решают реальные задачи с помощью Python.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите ключевые методы оптимизации производительности Java: от эффективности алгоритмов до настройки JVM и многопоточности.
Разработка программного обеспечения
Курс
Изучайте и применяйте мощные алгоритмы Deep Reinforcement Learning, включая методы доработки и оптимизации.
Искусственный интеллект
Курс
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Облако
Курс
Изучите управление рисками, value at risk и другие методы на примере финансового кризиса 2008 года с помощью Python.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.
Машинное обучение
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.