Course
Data Structures and Algorithms in Python
- ПередовойУровень мастерства
- 4.4+
- 3.4K
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Разработка программного обеспечения
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
Инженерия данных
Course
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Инженерия данных
Course
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
Разработка программного обеспечения
Course
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
Искусственный интеллект
Course
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Разработка программного обеспечения
Course
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Искусственный интеллект
Course
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
Разработка программного обеспечения
Course
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Искусственный интеллект
Course
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
Инженерия данных
Course
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Машинное обучение
Course
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Искусственный интеллект
Course
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Машинное обучение
Course
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Машинное обучение
Course
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Подготовка данных
Course
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Искусственный интеллект
Course
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Машинное обучение
Course
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
Искусственный интеллект
Course
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
Визуализация данных
Course
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Машинное обучение
Course
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
Инженерия данных
Course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Машинное обучение
Course
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Искусственный интеллект
Course
Prepare for your next coding interviews in Python.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Прикладные финансы
Course
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Машинное обучение
Course
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Машинное обучение
Наука о данных — это область знаний, сосредоточенная на извлечении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по анализу данных анализируют данные для получения практических выводов.
Вам потребуется изучить язык программирования, например Python или R, и освоить основы математики и статистики. Знание методов анализа данных и инструментов науки о данных также имеет важное значение. Существует множество способов изучения науки о данных. Помимо формального образования, такого как получение степени или обучение в университете, существует множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в своем собственном темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.
Помимо знаний математики и статистики, специалистам по анализу данных необходимы навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы с данными требуется умение работать с большими массивами данных, знание методов визуализации данных, обработки данных и управления базами данных. Навыки машинного обучения и глубокого обучения также могут быть полезны.
В профессиональной сфере наука о данных в той или иной степени применима практически в любой отрасли. Медицинские организации используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например, для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, наука о данных входит в число самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по анализу данных зарабатывают в среднем 97 609 долларов и имеют рейтинг удовлетворенности работой четыре звезды из пяти в США.
Здесь следует учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программы по анализу данных может быть непросто, часто требуются стабильно высокие оценки. Аналогично, многие навыки, необходимые для работы в области анализа данных, требуют много времени на учёбу и терпение. На освоение всех необходимых основ может уйти несколько месяцев, а также потребуется большой практический опыт для получения должности начального уровня.
Да, вам потребуется некоторый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако, благодаря относительно простому синтаксису, язык программирования Python часто является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без предварительного опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по анализу данных. Однако важно помнить, что изучение только теоретических основ анализа данных может не сделать вас настоящим специалистом по анализу данных.
Освоив основы науки о данных, вы можете специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.