Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
Инжиниринг данных
Курс
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Инжиниринг данных
Курс
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Искусственный интеллект
Курс
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
Искусственный интеллект
Курс
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Разработка программного обеспечения
Курс
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Искусственный интеллект
Курс
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
Разработка программного обеспечения
Курс
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
Разработка программного обеспечения
Курс
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
Искусственный интеллект
Курс
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
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
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Искусственный интеллект
Курс
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Машинное обучение
Курс
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Машинное обучение
Курс
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Подготовка данных
Курс
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Машинное обучение
Курс
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Машинное обучение
Курс
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
Инжиниринг данных
Курс
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Машинное обучение
Курс
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
Визуализация данных
Курс
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
Искусственный интеллект
Курс
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Обработка данных
Курс
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Prepare for your next coding interviews in Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Прикладные финансы
Курс
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Искусственный интеллект
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.