Data Science

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.

4.4

Оцінено на основі 260 відгуків.

6,379 Учні

Вже 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 WorkflowsApproximate ReasoningAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–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 VisualizationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: обробка шуму та нерегулярних формData Access PatternsData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFew-Shot промптингFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGANGAN FundamentalsGaussian DistributionGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementIn-Context Learning TheoryInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation 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 ModelingLikelihood vs ProbabilityLimits of LLM GeneralizationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringMembership FunctionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt-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 ConceptsServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationSubword Tokenization AlgorithmsTemporal ValidationTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-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 CollapseVAEVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-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

Introduction to Neural Networks with Python

4 годин

25 розділів

Просунутий

6 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn

Introduction to Machine Learning with Python

4 годин

32 розділів

Середній

23 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to NLP with Python

5 годин

29 розділів

Просунутий

2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 годин

16 розділів

Середній

5 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 годин

19 розділів

Середній

1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 годин

24 розділів

Середній

1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Cluster Analysis with Python

4 годин

34 розділів

Середній

2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

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

Recurrent Neural Networks with Python

3 годин

22 розділів

Середній

2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

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

Mathematics for Data Science with Python

5 годин

51 розділів

Базовий

10 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 година

12 розділів

Базовий

2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Prompt Engineering Basics

1 година

9 розділів

Базовий

6 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation

PyTorch Essentials

3 годин

20 розділів

Просунутий

4 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

1 2 3 ...6

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