Следуйте коротким видео от опытных преподавателей, а затем закрепляйте знания с помощью интерактивных упражнений прямо в браузере.
или
Course
Master the basics of data analysis with Python in just four hours. This online course will introduce the Python interface and explore popular packages.
Разработка программного обеспечения
Course
Master the Power BI basics and learn to use the data visualization software to build impactful reports.
Визуализация данных
Course
Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!
Искусственный интеллект
Course
Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
Манипулирование данными
Course
Learn how to write effective prompts with ChatGPT to apply in your workflow today.
Искусственный интеллект
Course
Explore AI ethics focusing on principles, fairness, bias reduction, and trust in AI design.
Искусственный интеллект
Course
Start your journey developing AI-powered applications with the OpenAI API. Learn about the functionality that underpins popular AI applications like ChatGPT.
Искусственный интеллект
Course
Master the basics of data analysis in R, including vectors, lists, and data frames, and practice R with real data sets.
Разработка программного обеспечения
Course
Level up your data science skills by creating visualizations using Matplotlib and manipulating DataFrames with pandas.
Разработка программного обеспечения
Course
An introduction to data science with no coding involved.
Грамотность в работе с данными
Course
Accompanied at every step with hands-on practice queries, this course teaches you everything you need to know to analyze data using your own SQL code today!
Манипулирование данными
Course
Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
Манипулирование данными
Course
Master the fundamentals of programming in Python. No prior knowledge required!
Разработка программного обеспечения
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
A non-coding introduction to cloud computing, covering key concepts, terminology, and tools.
Облако
Course
Data is all around us, which makes data literacy an essential life skill.
Грамотность в работе с данными
Course
Learn the basic concepts of Artificial Intelligence, such as machine learning, deep learning, NLP, generative AI, and more.
Искусственный интеллект
Course
Level up your SQL knowledge and learn to join tables together, apply relational set theory, and work with subqueries.
Манипулирование данными
Course
Discover how data engineers lay the groundwork that makes data science possible. No coding involved!
Инженерия данных
Course
Gain an introduction to data in this hands-on course. Learn the basics of data types and structures, the DIKW framework, data ethics and more.
Грамотность в работе с данными
Course
Learn how to use ChatGPT. Discover best practices for writing prompts and explore common business use cases for the powerful AI tool.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.
Искусственный интеллект
Course
Discover the fundamentals of Git for version control in your software and data projects.
Разработка программного обеспечения
Course
An introduction to machine learning with no coding involved.
Машинное обучение
Course
Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to analyze data with PivotTables and intermediate logical functions before moving on to tools such as what-if analysis and forecasting.
Отчетность
Course
Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
Искусственный интеллект
Course
Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
Манипулирование данными
Course
Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
Манипулирование данными
Наука о данных — это область экспертизы, сосредоточенная на получении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по данным анализируют данные, чтобы формировать практические выводы.
Вам нужно будет изучить язык программирования, такой как Python или R, и освоить основы математики и статистики. Также необходимы знания методов анализа данных и инструментов для работы с данными. Существует множество способов изучать data science. Помимо формального образования, такого как степень или обучение в университете, есть множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в удобном для вас темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.
Помимо знаний математики и статистики, специалистам по данным нужны навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы в области данных требуются умение работать с большими наборами данных, знание визуализации данных, подготовки данных и управления базами данных. Навыки в машинном обучении и глубоком обучении также могут быть полезны.
В профессиональной сфере почти каждая отрасль в той или иной степени может использовать науку о данных. Организации здравоохранения используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Самые разные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, наука о данных — одна из самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по данным в среднем зарабатывают $97,609 и имеют рейтинг удовлетворенности четыре звезды из пяти в США.
Здесь есть несколько моментов, которые стоит учитывать. Во-первых, на программы по data science бывает сложно попасть: часто для этого нужны стабильно высокие оценки. Кроме того, многие навыки, необходимые для data science, требуют длительного обучения и терпения. Чтобы освоить все необходимые основы, а также набраться достаточного практического опыта для получения должности начального уровня, может потребоваться несколько месяцев.
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 среди новичков.
Для человека без опыта программирования и/или математической подготовки обычно может потребоваться от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по данным. Однако важно помнить, что изучение только теоретической основы науки о данных может не сделать вас настоящим специалистом по данным.
Как только вы освоите основы науки о данных, вы сможете затем специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и аналитику, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.