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.
62 УчніВже зареєстровані
Отримані навички:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian OptimizationBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChain-of-Thought промптингChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: обробка шуму та нерегулярних формData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFew-Shot промптингFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuzzy Matching in PythonGANGAN FundamentalsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: принципи та оптимізація кластерівKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimits of LLM GeneralizationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNeural Network Compression TheoryNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesProbabilistic Model CalibrationPrompt-Based GeneralizationQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationTemporal ValidationTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTime Series AnalysisTime Series WindowingTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAEVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-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
Показати більшеПройдіть 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
Курси
Перегляд Data Science курси та проекти
4 годин
25 розділів
4 годин 32 розділів
5 годин 29 розділів
2 годин 16 розділів
2 годин 19 розділів
3 годин 24 розділів
4 годин 34 розділів
3 годин 22 розділів
4 годин 29 розділів
4 годин 21 розділів
6 годин 37 розділів
3 годин 20 розділів
Рівень
Тип уроку
Технології
курс
Introduction to Neural Networks with Python
4 годин 25 розділівПросунутий
Набуті навички: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
курс
Introduction to Machine Learning with Python
4 годин 32 розділівСередній
Набуті навички: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
курс
Introduction to NLP with Python
5 годин 29 розділівПросунутий
Набуті навички: Natural Language Processing, Natural Language Handling
курс
Introduction to TensorFlow
2 годин 16 розділівСередній
Набуті навички: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
курс
Linear Regression with Python
2 годин 19 розділівСередній
Набуті навички: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
курс
Classification with Python
3 годин 24 розділівСередній
Набуті навички: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
курс
Cluster Analysis with Python
4 годин 34 розділівСередній
Набуті навички: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
курс
Recurrent Neural Networks with Python
3 годин 22 розділівСередній
Набуті навички: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
курс
Computer Vision Essentials with Python
4 годин 29 розділівСередній
Набуті навички: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
курс
Deep Generative Models with Python
4 годин 21 розділівПросунутий
Набуті навички: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
курс
Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 годин 37 розділівПросунутий
Набуті навички: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
курс
PyTorch Essentials
3 годин 20 розділівПросунутий
Набуті навички: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
Обрати кар'єрний шляхКомплексні програми для освоєння кар'єрного шляху
Лише для Ultimate
7 Курсів
182 Завдань
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
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").
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.
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 рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах
40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториUltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно
250+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториТоп 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 |
1. Вступ до нейронних мереж з Python
Годин
Розділів2. Вступ до машинного навчання з Python
ГодинРозділів3. Вступ до NLP з Python
ГодинРозділів4. Вступ до TensorFlow
ГодинРозділів5. Лінійна регресія з Python
ГодинРозділівСхожі теми в блозі
Data Analytics
Data Science
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
Data Visualization
Data Analytics
Data Manipulation
Excel
by Anastasiia TsurkanBackend Developer
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
