Наука про дані

Курси Data Science

Data Science — це галузь, що перетворює необроблені дані на значущі висновки та обґрунтовані рішення. У цій категорії ви ознайомитеся зі збором, обробкою, аналізом, візуалізацією та моделюванням даних за допомогою таких інструментів, як Python, SQL, машинне навчання та BI-платформи, — що підготує вас до вирішення реальних задач, заснованих на даних.

4.7

Оцінено на основі 7 відгуків.

67 Учні

Вже зареєстровані

Отримані навички:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlignment and Generalization RisksAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow Data ModelAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChain-of-Thought промптингChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCritical Analysis of NTK LimitationsCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: обробка шуму та нерегулярних формData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDistributional Analysis of Neural NetworksDocument Chunking and IndexingDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFew-Shot промптингFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGANGAN FundamentalsGaussian DistributionGaussian Process CorrespondenceGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInfinite-Width Neural Network TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: принципи та оптимізація кластерівKernel MethodsKernel Regression DynamicsKernel-based RegularizationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLarge-Width Limit TheoryLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMaximum-Margin SolutionsMean Field Theory in Neural NetworksMean-CenteringMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeural Tangent Kernel FormalismNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull Handling in ArrowODE Formulations in Generative ModelsOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization Dynamics in RLHFOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt-Based GeneralizationPyArrow API UsageQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyRetrieval-Augmented Generation FundamentalsReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSubword Tokenization AlgorithmsTF-IDF WeightingTemporal ValidationTheoretical Deep Learning InsightsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTraining Dynamics in Mean Field RegimesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceVAEVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test ApplicationІмпутація пропущених значеньІнтегралиІєрархічне кластерування та дендрограмиАлгоритми багаторукого бандитаАналіз головних компонент (PCA)Аналіз рядівАналіз справедливості та упередженостіВдосконалення промптівВектори та матриціВиявлення викидівВідбір ознакВідповідальність у ШІГаусові змішані моделі: ймовірнісна кластеризаціяГенеративний ШІГенетичні алгоритмиГрадієнтний спускГраниці та похідніДифузійні моделіЕволюційна оптимізаціяЕтичне прийняття рішеньЗастосування RNN до задач NLP (аналіз сентименту)Згорткові нейронні мережіЗменшення розмірностіЙмовірнісні розподілиКоваріація та власне розкладанняКодування ознакКонцепції приватності данихЛогістична регресіяЛінійна регресія з PythonЛінійні перетворенняМасштабування ознакМашинне навчання з scikit-learnМетоди динамічного програмуванняМетрики оцінювання для генеративного ШІМоделі класифікації на PythonНавчання з часовою різницеюНавчання та оцінювання моделейНалаштування гіперпараметрівНейроеволюціяНейронні мережіНормалізація даних і метрики відстаніОбробка зображень з OpenCVОбробка природної мовиОбробка пропущених і категоріальних данихОбробка часових рядів і послідовних данихОбізнаність щодо регулюванняОптимізація роїв частинокОснови GymnasiumОснови PyTorchОснови TensorFlowОснови етики ШІОснови кластеризації та алгоритмиОснови навчання з підкріпленнямОснови промпт-інжинірингуОцінювання промптівОчищення данихПобудова конвеєрівПовний цикл розробки та оцінювання моделейПопередня обробка данихПравила ймовірностіПринципи прозоростіПрограмування на PythonПромптинг із зазначенням ролі та контекстуПідходи до виявлення об'єктівРамки відповідального ШІРеалізація рекурентних мереж у PyTorchРозклад матрицьРозуміння RNN, LSTM і GRUРойовий інтелектСтатистичні міриСтворення ознакСтруктури даних PythonСтруктурований дизайн вихідних данихТеорема БайєсаТехніки Монте-КарлоТрансформація данихТрансформериФункції та множиниШтучні імунні системи

Пройдіть короткий тест і наблизьтеся до своїх цілей!

80,000

Студенти вже успішно завершили курси та застосовують свої навички на робочому місці

92%

Користувачі вважають наші курси корисними

Курси

Перегляд Data Science курси та проекти

Рівень

Тип уроку

Технології

Вступ до нейронних мереж з Python

4 годин

25 розділів

Просунутий

Набуті навички: Нейронні мережі, Навчання та оцінювання моделей, Попередня обробка даних, Налаштування гіперпараметрів, Машинне навчання з scikit-learn

Вступ до машинного навчання з Python

4 годин

32 розділів

Середній

Набуті навички: Машинне навчання з scikit-learn, Навчання та оцінювання моделей, Налаштування гіперпараметрів

Вступ до NLP з Python

5 годин

29 розділів

Просунутий

Набуті навички: Обробка природної мови, Обробка природної мови

Вступ до TensorFlow

2 годин

16 розділів

Середній

Набуті навички: Основи TensorFlow, Нейронні мережі, Структури даних Python, Попередня обробка даних

Лінійна регресія з Python

2 годин

19 розділів

Середній

Набуті навички: Лінійна регресія з Python, Навчання та оцінювання моделей

Класифікація з Python

3 годин

24 розділів

Середній

Набуті навички: Програмування на Python, Моделі класифікації на Python, Логістична регресія, Попередня обробка даних, Навчання та оцінювання моделей, Налаштування гіперпараметрів

Кластерний аналіз з Python

4 годин

34 розділів

Середній

Набуті навички: Основи кластеризації та алгоритми, Обробка пропущених і категоріальних даних, Нормалізація даних і метрики відстані, K-Means: принципи та оптимізація кластерів, Ієрархічне кластерування та дендрограми, DBSCAN: обробка шуму та нерегулярних форм, Гаусові змішані моделі: ймовірнісна кластеризація

Рекурентні нейронні мережі з Python

3 годин

22 розділів

Середній

Набуті навички: Розуміння RNN, LSTM і GRU, Реалізація рекурентних мереж у PyTorch, Обробка часових рядів і послідовних даних, Застосування RNN до задач NLP (аналіз сентименту), Повний цикл розробки та оцінювання моделей

Основи Комп'ютерного Зору

4 годин

29 розділів

Середній

Набуті навички: Обробка зображень з OpenCV, Згорткові нейронні мережі, Підходи до виявлення об'єктів

Глибокі Генеративні Моделі

4 годин

21 розділів

Просунутий

Набуті навички: Генеративний ШІ, VAE, GAN, Трансформери, Дифузійні моделі, Метрики оцінювання для генеративного ШІ

Вступ до навчання з підкріпленням з використанням Python

6 годин

37 розділів

Просунутий

Набуті навички: Основи навчання з підкріпленням, Алгоритми багаторукого бандита, Методи динамічного програмування, Техніки Монте-Карло, Навчання з часовою різницею, Основи Gymnasium

Основи PyTorch

3 годин

20 розділів

Просунутий

Набуті навички: Основи PyTorch, Нейронні мережі, Навчання та оцінювання моделей

1 2 3 ...7

1 2 ...

Обрати кар'єрний шляхКомплексні програми для освоєння кар'єрного шляху

трек

Лише для Ultimate

Майстерність у машинному навчанні

Середній

Переваги Codefinity

Навчання з підтримкою ШІ

Захоплюйтеся технічними навичками! Наш ШІ-асистент надає зворотний зв'язок у реальному часі, персоналізовані підказки та пояснення помилок, надаючи вам можливість вчитися з упевненістю.

Робочі простори

Завдяки робочим просторам ви можете створювати та ділитися проектами безпосередньо на нашій платформі. Ми підготували шаблони для вашої зручності

Навчальні треки

Візьміть під контроль свій кар'єрний розвиток і почніть свій шлях до освоєння новітніх технологій

Проекти з реального світу

Проекти з реального світу підвищують ваш портфоліо, демонструючи практичні навички, щоб вразити потенційних роботодавців

Чому Codefinity виділяється

Відео контент

Матеріали для завантаження

Шановані сертифікати

Інтерактивне навчальне середовище

Виправлення помилок

AI асистент

Доступ до всього контенту з однією підпискою

Codefinity

Платформи навчання на основі відео

Codefinity

Платформи навчання на основі відео

Відео контент

Матеріали для завантаження

Шановані сертифікати

Інтерактивне навчальне середовище

Виправлення помилок

AI асистент

Доступ до всього контенту з однією підпискою

Кар'єрні можливостіДізнайтеся про найпопулярніші професії, середні зарплати та компанії, які активно шукають спеціалістів у цій галузі.

Дата-Сайентист

Аналітик Великих Даних

Інженер NLP

Інженер з Глибокого Навчання

Дослідник Штучного Інтелекту

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Річна зарплата

(Середнє в США)

Компанії, що наймають

*Джерело: Glassdoor

З нами навчаються студенти найкращих університетів світу

Включаючи 30 з топ-30 коледжів США

Курси Data Science: Ключова інформація та питання

Вступ до курсів Data Science

Ми пропонуємо широкий вибір курсів з усіх аспектів Data Science, включаючи візуалізацію даних (наприклад, "Ultimate visualization with Python"), обробку даних на Python (наприклад, "Ultimate NumPy" або "Advanced Techniques in pandas"), SQL (наприклад, "Introduction to SQL") та машинне навчання (наприклад, "ML Introduction with scikit-learn" або "Introduction to Neural Networks").

Переваги наших курсів Data Science

Ми надаємо нашим клієнтам комплексну навчальну програму, практичний досвід та експертних викладачів.

Кар'єрні можливості після проходження курсів Data Science

Після завершення курсу з Data Science ви потенційно можете розпочати кар'єру на різних посадах, пов'язаних з аналізом даних, включаючи data scientist, data analyst, machine learning analyst, business intelligence analyst, data engineer тощо.

Варіанти курсів Data Science

Інформація про сертифікат

Після завершення будь-якого з наших курсів, пов'язаних з Data Science, ви отримаєте сертифікат, який підтверджує ваші знання та навички у сфері Data Science.

Як обрати відповідний курс Data Science?

Вам слід визначити свої цілі, перевірити вимоги до курсу та ознайомитися з навчальною програмою.

Який курс найкращий у категорії Data Science?

Ми маємо багато якісних курсів у сфері Data Science, серед яких можна виділити "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" та "ML Introduction with scikit-learn".

Чому варто обрати онлайн-курс Data Science у нашій компанії?

Ми надаємо нашим клієнтам комплексну навчальну програму, практичний досвід та експертних викладачів.

Поради для успішного завершення курсу Data Science

Варто залишатися організованим, активно навчатися та регулярно практикуватися.

Вартість навчання на курсах Data Science

Ми пропонуємо гнучкі варіанти оплати. Наш Pro Plan коштує від $49 на місяць або $99 за три місяці, з економією на Pro Annual Plan за $144. Ultimate Plan — $59 на місяць, $147 за три місяці або $299 на рік. Кожен план включає доступ до експертного контенту, інтерактивних завдань та сертифікації.

Який курс Data Science найкраще підходить для початківців?

Для початківців гарними варіантами є "Introduction to SQL" та "Pandas First Steps".

Які ключові навички потрібні для успіху в Data Science?

Бажано мати базовий досвід програмування та фундаментальні математичні знання.

Чим Data Science відрізняється від Machine Learning?

Data Science охоплює весь процес роботи з даними, тоді як машинне навчання є підмножиною Data Science, що зосереджується на розробці та застосуванні алгоритмів, які дозволяють комп'ютерам навчатися та робити прогнози на основі даних.

Який вплив Data Science на індустрію?

Data Science сприяє інноваціям та підвищенню ефективності в різних галузях, надаючи практичні інсайти, покращуючи прийняття рішень та оптимізуючи процеси. Наприклад, це допомагає бізнесу розуміти ринкові тенденції, поведінку клієнтів та ефективність операцій.

Чи складно проходити курс Data Science?

Рівень складності може відрізнятися залежно від вашого досвіду та складності курсу. Курси з практичними завданнями та підтримкою можуть зробити навчання більш доступним. Базові знання статистики та програмування допоможуть полегшити процес.

Який диплом потрібен для роботи у Data Science?

Хоча наявність спеціалізованого диплому не завжди є обов'язковою, багато спеціалістів з Data Science мають освіту у сферах комп'ютерних наук, статистики, математики або інженерії. Деякі посади можуть вимагати вищої освіти або спеціалізованих сертифікатів, але практичний досвід і навички також мають велике значення.

Схожі теми

Веб-розробка QA Хмарні обчислення JavaScript Управління соціальними мережами Глибоке навчання Excel Frontend-розробка C#Розробка ігор

Що говорять наші користувачі

Приєднатися 1,5+ мільйона покращують навички в AI та даних на Codefinity

Готові почати?

ProНайкраща вступна пропозиція$12 /місяцьРахунок виставляється щорічно

250+ курсів з найвищим рейтингом

Сертифікати про завершення

ШІ-асистент у всіх курсах

40+ hands-on Real-world projects

Персоналізовані навчальні треки

Необмежені робочі простори

UltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно

250+ курсів з найвищим рейтингом

Сертифікати про завершення

ШІ-асистент у всіх курсах

40+ hands-on Real-world projects

Персоналізовані навчальні треки

Необмежені робочі простори

Топ курси в Data Science категорії

1.	Вступ до нейронних мереж з Python	4 годин	25 розділів
2.	Вступ до машинного навчання з Python	4 годин	32 розділів
3.	Вступ до NLP з Python	5 годин	29 розділів
4.	Вступ до TensorFlow	2 годин	16 розділів
5.	Лінійна регресія з Python	2 годин	19 розділів