Перейти к основному содержимому

Курсы по данным, искусственному интеллекту и облачным технологиям

Освойте навыки, которые имеют значение.

Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.

  • Учитесь в своем собственном темпе.
  • Получите практический опыт.
  • Полные главы, которые можно прочитать понемногу.

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.
28 Courses

Course

Data Preparation in Excel

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 8.1K

Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.

Подготовка данных

3 часа

Course

Data Preparation in Power BI

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 7.2K

In this interactive Power BI course, you’ll learn how to use Power Query Editor to transform and shape your data to be ready for analysis.

Подготовка данных

3 часа

Course

Introduction to Importing Data in Python

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 5.2K

Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.

Подготовка данных

3 часа

Course

Cleaning Data in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.7K

Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!

Подготовка данных

4 часа

Course

Introduction to Power Query in Excel

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 4.6K

Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.

Подготовка данных

3 часа

Course

Introduction to Alteryx

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 4.3K

Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.

Подготовка данных

2 часа

Course

Intermediate Importing Data in Python

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 4.2K

Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.

Подготовка данных

2 часа

Course

Introduction to Google Sheets

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 3.1K

Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.

Подготовка данных

2 часа

Course

Introduction to Importing Data in R

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 2.6K

In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

Подготовка данных

3 часа

Course

Web Scraping in Python

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 1.7K

Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.

Подготовка данных

4 часа

Course

Data Preparation in Alteryx

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 1.6K

Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.

Подготовка данных

3 часа

Course

Intermediate Power Query in Excel

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.4+
  • 1.5K

Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery

Подготовка данных

4 часа

Course

Streamlined Data Ingestion with pandas

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 1.5K

Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.

Подготовка данных

4 часа

Course

Cleaning Data in R

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.4+
  • 1.2K

Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.

Подготовка данных

4 часа

Course

Creating PostgreSQL Databases

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 1.1K

Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.

Подготовка данных

4 часа

Course

Introduction to KNIME

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 1K

Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.

Подготовка данных

3 часа

Course

Cleaning Data with PySpark

  • ПередовойУровень мастерства
  • 4.6+
  • 867

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

Подготовка данных

4 часа

Course

Connecting Data in Tableau

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 860

Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.

Подготовка данных

3 часа

Course

Intermediate Google Sheets

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.6+
  • 693

Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.

Подготовка данных

4 часа

Course

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.8+
  • 522

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

Подготовка данных

4 часа

Course

Web Scraping in R

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.4+
  • 457

Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.

Подготовка данных

4 часа

Course

Dealing With Missing Data in R

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.4+
  • 437

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

Подготовка данных

4 часа

Course

Intermediate Importing Data in R

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.5+
  • 433

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

Подготовка данных

3 часа

Course

Case Study: Analyzing Sales Data in Alteryx

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.7+
  • 388

Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.

Подготовка данных

2 часа

Course

Cleaning Data in SQL Server Databases

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.7+
  • 291

Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.

Подготовка данных

4 часа

Course

Marketing Analytics in Tableau

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.7+
  • 265

Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.

Подготовка данных

6 часов

Course

Data Transformation in KNIME

  • БазовыйУровень мастерства
  • 4.5+
  • 257

Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.

Подготовка данных

2 часа

Course

Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx

  • СреднийУровень мастерства
  • 4.6+
  • 76

Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!

Подготовка данных

3 часа

FAQs

Что такое наука о данных?

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.

Как я могу изучить науку о данных?

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.

Какие навыки необходимы для работы в области анализа данных?

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.

Для чего можно использовать науку о данных?

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.

Является ли профессия в сфере анализа данных перспективной?

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.

Сложно ли стать специалистом по анализу данных?

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.

Требуется ли программирование для работы с данными?

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.

Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по анализу данных?

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.

Какие темы можно изучать в рамках науки о 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.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.