Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Развивайте навыки машинного обучения с scikit-learn в Python. Используйте реальные наборы данных в этом интерактивном курсе и научитесь делать точные прогнозы!
Машинное обучение
Курс
Развивайте статистические навыки и учитесь собирать, анализировать данные и делать точные выводы с помощью Python.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Узнайте, как исследовать содержимое базы данных: таблицы, связи между ними и хранящиеся в них данные.
Разведочный анализ данных
Курс
Узнайте, как работать с Claude через Anthropic API, чтобы решать реальные задачи и создавать приложения на базе ИИ.
Другое
Курс
Изучите, как исследовать, визуализировать и извлекать выводы из данных с помощью exploratory data analysis (EDA) в Python.
Разведочный анализ данных
Курс
Научитесь объединять данные из нескольких таблиц, соединяя их с помощью pandas.
Обработка данных
Курс
Научитесь создавать свою первую нейросеть, настраивать гиперпараметры и решать задачи классификации и регрессии в PyTorch.
Искусственный интеллект
Курс
Научитесь создавать запросы для аналитики и data engineering с оконными функциями — секретным оружием SQL!
Разработка программного обеспечения
Курс
Узнайте, как создавать приложения на базе ИИ с помощью LLMs, prompts, chains и agents в LangChain.
Искусственный интеллект
Курс
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Разработка программного обеспечения
Курс
Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.
Машинное обучение
Курс
Этот курс проведет вас от базовой архитектуры Snowflake к освоению продвинутых техник SnowSQL.
Инжиниринг данных
Курс
Погрузитесь в увлекательный мир API: изучите основы работы с Web API и их использования с Python.
Разработка программного обеспечения
Курс
Освойте PySpark для работы с большими данными: обрабатывайте, запрашивайте и оптимизируйте огромные наборы данных для мощной аналитики!
Инжиниринг данных
Курс
Изучите ключевые функции PostgreSQL для обработки, преобразования и изменения данных.
Обработка данных
Курс
Научитесь выявлять и устранять грязные данные и развивайте навыки, чтобы превращать сырые данные в точные выводы!
Подготовка данных
Курс
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Искусственный интеллект
Курс
Вы научитесь делать (un)pivot, транспонировать, добавлять и объединять таблицы. Освойте пользовательские столбцы, язык M и расширенный редактор.
Обработка данных
Курс
Познакомьтесь с Docker и узнайте, почему он важен в арсенале специалиста по данным. Узнайте о контейнерах Docker, образах и многом другом.
Разработка программного обеспечения
Курс
Ускорьте кодинг с ИИ — научите своего помощника писать, тестировать и документировать код эффективно.
Искусственный интеллект
Курс
Развивайте навыки статистики и научитесь собирать, анализировать данные и делать точные выводы.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Этот вводный и концептуальный курс поможет вам понять основы хранилищ данных.
Инжиниринг данных
Курс
Освойте GitHub Copilot, чтобы понимать, писать и улучшать код с контекстом, настройкой и умными функциями.
Искусственный интеллект
Курс
Курс знакомит с dbt для моделирования данных, преобразований, тестирования и создания документации.
Инжиниринг данных
Курс
Откройте более продвинутые AI-приложения, такие как семантический поиск и рекомендательные системы, с помощью embedding model OpenAI!
Искусственный интеллект
Курс
Узнайте, как MLOps переводит модели машинного обучения из локальных ноутбуков в рабочие продакшн-модели, приносящие реальную бизнес-ценность.
Машинное обучение
Курс
Освойте моделирование данных в Power BI.
Обработка данных
Курс
Освойте передовые методы интеграции внешних данных с LLM с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG) и LangChain.
Искусственный интеллект
Курс
Изучите основы LLM и революционную архитектуру transformer, на которой они основаны!
Искусственный интеллект
Курс
Подготовьте AI-приложения к продакшену с помощью OpenAI API.
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.