Курс
Основы AWS
- БазовыйУровень навыков
- 4.7+
- 4 205 отзывов
Откройте для себя мир Amazon Web Services (AWS) и узнайте, почему он находится на переднем крае облачных вычислений.
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Откройте для себя мир Amazon Web Services (AWS) и узнайте, почему он находится на переднем крае облачных вычислений.
Облако
Курс
Освойте облачные технологии AWS с практическим обучением и применением в экосистеме AWS.
Облако
Курс
Освойте безопасность, управление и оптимизацию затрат AWS, чтобы подготовиться к сертификации Cloud Practitioner.
Облако
Курс
Создавайте облачные приложения на AWS с API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge и Kinesis. Освойте serverless и event-driven patterns для экзамена DVA-C02.
Облако
Курс
Изучите AWS Boto и используйте облачные технологии для оптимизации рабочего процесса с данными.
Облако
Курс
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Облако
Курс
Развертывайте, защищайте и запускайте приложения в AWS с Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch и X-Ray. Практическая подготовка к экзамену DVA-C02.
Облако
Курс
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Облако
Курс
Научитесь работать с потоковыми данными с помощью serverless-технологий на AWS.
Облако
Курс
Научитесь выбирать, создавать и защищать хранилища данных AWS, включая DynamoDB и S3, на практических упражнениях в консоли и реальных сценариях.
Облако
Курс
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Облако
Курс
Secure the AWS workloads you ship: least-privilege IAM, short-lived credentials, API authorization, secrets handling, encryption, and CloudTrail evidence.
Облако
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.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.