Если решили заняться AI, ML или Data Science. Быстрый курс, чтобы выучить Python
Рынок труда для специалистов по данным остается стабильным, несмотря на общий кризис. А особенно заметен рост числа вакансий там, где требуются навыкы в AI и машинном обучении. В самых разных отраслях увеличивается потребность в профессионалах, которые способны применять Python для разработки, развертывания и управления моделями нейросетей. Рассказываем о курсе, который поможет вам изучить основной язык для работы с AI.
Рынок труда для специалистов по данным остается стабильным, несмотря на общий кризис. А особенно заметен рост числа вакансий там, где требуются навыкы в AI и машинном обучении. В самых разных отраслях увеличивается потребность в профессионалах, которые способны применять Python для разработки, развертывания и управления моделями нейросетей. Рассказываем о курсе, который поможет вам изучить основной язык для работы с AI.
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
В 2024 году знание Python позволяет оставаться конкурентоспособным на рынке труда. Спрос на специалистов по данным с навыками Python продолжает расти, так как он остается ведущим языком программирования для анализа данных, заявленным в 57% вакансий. Тенденция обусловлена универсальностью Python и библиотеками TensorFlow и PyTorch, которые необходимы для приложений AI и машинного обучения.
Курс подходит для всех, кто хочет изучать Data Science, Data Analytics, разработку программного обеспечения, Data Engineering, AI и DevOps.
Этот вводный курс по Python поможет вам за несколько часов пройти путь от нуля до программирования на Python. Вы узнаете об основах Python и различных типах данных, познакомитесь со структурами данных Python, такими как List и Tuples, а также с логическими концепциями, такими как условия и ветвление.
Вы сможете использовать такие библиотеки Python, как Pandas, Numpy и Beautiful Soup, а также будете использовать Python для выполнения таких задач, как сбор данных и веб-скраппинг с помощью API. Вы будете практиковаться и применять полученные знания на практике, выполняя практические задания с использованием блокнотов Jupyter. К концу курса вы научитесь создавать базовые программы, работая с данными и автоматизируя реальные задачи с помощью Python.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Оптимизация архитектуры сна: разбираем полезные гаджеты, которые помогают хакнуть наш отдых
Выгорание может начинаться не с овертаймов, а с плохо настроенного процесса восстановления. Мы регулярно обновляем стек технологий, следим за патчами и оптимизируем код, но собственное тело часто остается на legacy-настройках. Эта статья — попытка разобраться в том, как превратить сон в измеряемый проект с четкими метриками.
5 приложений для цифрового детокса, которые точно работают — тестируем и сравниваем
Приложения для смартфонов спроектированы так, что «быстренько посмотреть» не работает. Стоит открыть, к примеру, Instagram, как оказываешься в чужом румтуре, изучаешь особенности воспитания мопсов или смотришь видео про то, как правильно хранить авокадо. И это еще не самая худшая из версий думскроллинга.
Как Кремниевая долина избавляется от телефонной зависимости и отказывается от собственных приложений
Вы на секунду берёте телефон, чтобы ответить в Telegram или прочитать SMS от банка. А через полчаса обнаруживаете себя в YouTube Shorts, с открытым Twitter, тремя непрочитанными чатами и ощущением, что всё это время не отдыхали, а сверхурочно работали. Знакомая история?
Полное погружение: как включить режим Deep Work, когда календарь трещит по швам
Наверняка вы ловили себя на мысли, что провели за компьютером десять часов, ответили на сотню писем, сходили на пять созвонов, но к вечеру так и не продвинули ни одну важную задачу. Это классическая ловушка многозадачности, которую принято считать полезным навыком. Но на деле она — главный враг когнитивной производительности.
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот
Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале
Обсуждение
Комментируйте без ограничений
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.