Анализ данных для начинающих: Excel и сводные таблицы
Data Analysis for Beginners: Excel & Pivot Tables
Этот краткий курс по анализу данных в Excel идеально подходит для начинающих, которые хотят получить навыки анализа структурированных данных с помощью двух самых мощных инструментов Excel: таблиц и сводных таблиц. И, что самое главное, вы изучите всё с нуля!
Курс «Data-инженер» подойдёт аналитикам данных, разработчикам и администраторам баз данных. Он охватывает темы, такие как создание дата-пайплайнов, работа с базами данных (SQL, NoSQL), оптимизация данных, использование инструментов (Python, AirFlow, Hadoop, Kafka) и многое другое. Практические задания, работа в группах и консультации экспертов помогут студентам освоить профессию Data-инженера.
Компании всех размеров имеют доступ к огромным объемам данных, но проблема в том, что данные часто неструктурированы. Для того чтобы отвечать на важные бизнес-вопросы, принимать решения и обучать модели ИИ и машинного обучения, эти данные необходимо очищать, обрабатывать и управлять ими. В этом базовом курсе вы узнаете, как это делается, и познакомитесь с инструментами, которые используют инженеры данных в реальном мире.
Курс "AI Аналитик - Анализ и визуализация данных с помощью AI-инструментов" от Product University предназначен для тех, кто хочет научиться использовать современные инструменты искусственного интеллекта для анализа и визуализации данных. В условиях стремительного развития технологий навыки работы с данными становятся всё более востребованными, и данный курс предлагает комплексное обучение от основ до продвинутых методов.
Буткемп по статистике (с использованием Python): От нуля до мастерства
Statistics Bootcamp (with Python): Zero to Mastery
Изучайте статистику с экспертом отрасли (и даже получайте удовольствие). Вы будете учиться, создавая 6 проектов, основанных на статистике, и закрепите свои навыки с помощью 18 викторин, практических тестов и задач. Кроме того, вы научитесь использовать ChatGPT для работы со статистикой и эффективного проведения анализа данных.
Apache Spark является ключевым навыком в области данных - вот как вы можете доказать, что владеете им!Изучите Apache Spark с нуля и продемонстрируйте свои знания с помощью сертификации Databricks Associate Developer для Apache Spark. Этот курс превратит вас в профессионала PySpark и подготовит к успешной сдаче популярной сертификации Databricks Spark.Присоединяйтесь ко мне для понятного и увлекательного изучения Spark и поднимите свою карьеру в о
Овладейте LangChain, Pinecone и OpenAI. Создавайте практические приложения на основе генеративных LLM с использованием LangChain. Создавайте мощные веб-интерфейсы для ваших генеративных приложений с помощью Streamlit.Революция искусственного интеллекта здесь, и она изменит мир! Через несколько лет всё общество будет переформировано искусственным интеллектом.По окончании этого курса у вас будет прочное понимание основ LangChain, Pinecone и OpenAI.
LangChain - Разрабатывайте приложения, работающие на основе LLM с использованием LangChain.
LangChain- Develop LLM powered applications with LangChain
Добро пожаловать на первый курс по LangChain на Udemy - Разблокирование потенциала LLM!Этот всесторонний курс разработан для того, чтобы научить вас БЫСТРО использовать библиотеку LangChain для приложений, работающих на основе LLM. Курс оснастит вас навыками и знаниями, необходимыми для разработки передовых решений LLM для широкого круга тем.Обратите внимание, что это не курс для начинающих. Предполагается, что у вас есть опыт в области программн
Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python
Искусственный интеллект - это уже наше настоящее, с которым мы соприкасаемся каждый день, будь то при поиске в интернете, покупках онлайн, просматривании видео и изображений в социальных сетях, и даже вождении автомобиля. ИИ применяется и в более коммерческих областях и там, где от этого зависят жизни людей, а именно, в медицине, при прогнозировании продаж, космической сфере и строительстве.Раз уж мы окружены технологиями ИИ повсюд
Самый быстрый способ прокачать свои навыки для IT-специалистов. Научитесь эффективно обрабатывать большие данные, выполняя практические задания на реальном кластере.Кому подойдет этот курсРазработчикамВы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и
Обработка и анализ данных - это процессы, которые используются для сбора, хранения, обработки и анализа большого количества данных. Они могут включать в себя использование специализированных инструментов и технологий для извлечения значимой информации и получения важных выводов из данных. Цель обработки и анализа данных - это помочь организациям или людям принимать более осознанные решения и достигать более эффективных результатов.
Кто использует Обработку и анализ данных ?
Обработка и анализ данных используются множеством различных организаций и индустрий, включая: Компании технологического сектора, использующие данные для улучшения продуктов и услуг Финансовые организации, использующие данные для риск-менеджмента и анализа рынка Медицинские институты, использующие данные для исследований и принятия решений в медицине Правительственные организации, использующие данные для планирования и принятия решений Некоммерческие организации, использующие данные для оценки эффективности и определения приоритетов.
Для чего используют Обработку и анализ данных ?
Обработка и анализ данных используются для различных целей, включая: Поиск инсайтов и понимание трендов: Обработка и анализ данных помогают находить новые возможности и понимать поведение клиентов или партнеров. Принятие решений: Обработка и анализ данных может помочь лидерам организации принимать более осознанные решения на основе фактов и данных, а не интуиции. Оптимизация бизнес-процессов: Обработка и анализ данных могут помочь определить узкие места в бизнес-процессах и находить способы их улучшения. Автоматизация и роботизация: Обработка и анализ данных может использоваться для автоматизации рутинных задач и увеличения эффективности бизнес-процессов.
