Курс
Введение в Databricks
- БазовыйУровень навыков
- 4.7+
- 3 534 отзыва
Узнайте о платформе Databricks Lakehouse и о том, как она может модернизировать архитектуры данных и улучшить процессы управления данными.
Инжиниринг данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Узнайте о платформе Databricks Lakehouse и о том, как она может модернизировать архитектуры данных и улучшить процессы управления данными.
Инжиниринг данных
Курс
Освойте Databricks SQL для data engineering, аналитики и потоков данных в реальном времени в lakehouse-архитектуре.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите Databricks Lakehouse — от медальонной архитектуры и кластеров до управления, обмена и развертывания.
Инжиниринг данных
Курс
Узнайте о возможностях Databricks Lakehouse и масштабируйте навыки data engineering и machine learning.
Инжиниринг данных
Курс
Изучите управление данными в Databricks с Delta Lake, включая ACID-транзакции, контроль схемы и безопасность.
Управление данными
Курс
Постройте сквозные data pipelines — от очистки и агрегации до streaming и orchestration.
Инжиниринг данных
Курс
Задавайте вопросы к данным на простом английском с Databricks Genie — создавайте пространства, курируйте бизнес-язык и контролируйте качество.
Инжиниринг данных
Курс
Создавайте визуализации и динамические панели мониторинга в Databricks, превращая сырые данные в понятные и полезные выводы.
Визуализация данных
Курс
Освойте Databricks с Python: научитесь аутентифицироваться, управлять кластерами, автоматизировать задания и программно запрашивать модели ИИ.
Искусственный интеллект
Курс
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Импорт и очистка данных
Курс
Создайте пространство Databricks Genie от начала до конца: описания, синонимы, инструкции, связи таблиц, примеры запросов, мониторинг и бенчмарки.
Инжиниринг данных
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.