Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Машинное обучение
Course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
Вероятность и статистика
Course
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Манипулирование данными
Course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
Исследовательский анализ данных
Course
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Исследовательский анализ данных
Course
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
Разработка программного обеспечения
Course
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Манипулирование данными
Course
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Искусственный интеллект
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Инженерия данных
Course
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Подготовка данных
Course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Машинное обучение
Course
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Манипулирование данными
Course
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
Искусственный интеллект
Course
Master data modeling in Power BI.
Манипулирование данными
Course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Вероятность и статистика
Course
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Разработка программного обеспечения
Course
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
Инженерия данных
Course
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Манипулирование данными
Course
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Вероятность и статистика
Course
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Визуализация данных
Course
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
Инженерия данных
Course
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
Инженерия данных
Course
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
Манипулирование данными
Course
Continue your data visualization journey where youll learn practical techniques for incorporating DAX measures and progressive disclosure in your reports.
Визуализация данных
Course
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Манипулирование данными
Course
Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.
Инженерия данных
Course
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn to write efficient code that executes quickly and allocates resources skillfully to avoid unnecessary overhead.
Разработка программного обеспечения
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.