Курс
Введение в PySpark
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.7+
- 2 688 отзывов
Освойте PySpark для работы с большими данными: обрабатывайте, запрашивайте и оптимизируйте огромные наборы данных для мощной аналитики!
Инжиниринг данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Освойте PySpark для работы с большими данными: обрабатывайте, запрашивайте и оптимизируйте огромные наборы данных для мощной аналитики!
Инжиниринг данных
Курс
Освойте основы работы с большими данными с помощью PySpark.
Инжиниринг данных
Курс
Научитесь очищать данные с Apache Spark в Python.
Подготовка данных
Курс
Научитесь обрабатывать данные и создавать наборы признаков для машинного обучения в Spark с помощью SQL в Python.
Обработка данных
Курс
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.
Машинное обучение
Курс
Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
Инжиниринг данных
Курс
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Обработка данных
Курс
Изучите инструменты и методы, чтобы использовать свои большие данные для создания положительного опыта для ваших пользователей.
Машинное обучение
Курс
Научитесь выполнять анализ больших данных с помощью Spark и пакета sparklyr в R, а также изучите Spark MLIb всего за 4 часа.
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.