5 лучших курсов по инженерии данных в 2024 году: развивайте свои навыки инженерии данных

Потребность в квалифицированных инженерах по искусственному интеллекту растет, поскольку искусственный интеллект (ИИ) продолжает трансформировать несколько отраслей. По мере приближения 2024 года одной из самых востребованных профессий в технологическом секторе станет должность инженера по искусственному интеллекту. Инженеры ИИ создают, совершенствуют и внедряют модели и алгоритмы ИИ, которые позволяют компьютерам выполнять операции, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи включают прогнозную аналитику, автономное вождение, распознавание изображений и обработку естественного языка.

В этом подробном руководстве будут рассмотрены процедуры, необходимые для того, чтобы стать инженером по искусственному интеллекту в 2024 году. Мы рассмотрим необходимое обучение, основные способности и сертификаты, необходимые для достижения успеха в этой быстро развивающейся отрасли. Чтобы помочь вам оставаться впереди в этой постоянно меняющейся области, мы также предложим информацию о новейших тенденциях и технологиях, меняющих среду искусственного интеллекта. Этот пост даст вам навыки и информацию, необходимые для начала прибыльной карьеры инженера по искусственному интеллекту, независимо от того, являетесь ли вы студентом, разработчиком программного обеспечения или специалистом по данным, желающим заняться искусственным интеллектом.5

Лучшие курсы по инженерии данных, которые помогут вам начать работу

Последипломная программа в области инженерии данных

Обзор курса

Программа последипломного образования в области инженерии данных направлена ​​​​на то, чтобы дать профессионалам способности и ноу-хау, необходимые для успеха в отрасли. Эта программа предоставляет комплексные инструкции по современным инструментам, технологиям и передовым практикам обработки данных. С акцентом на практическое применение и практическое обучение, он дает учащимся возможность решать сложные проблемы с данными и превращать неструктурированные данные в глубокие знания. Этот курс следует пройти начинающим разработчикам программного обеспечения, инженерам по данным и ИТ-специалистам, которые хотят добиться прогресса в карьере в области управления данными и аналитики.

Учебный план

Учебная программа последипломного образования по инженерии данных тщательно разработана, чтобы охватить все основные аспекты инженерии данных. Ключевые темы включают в себя:

• Введение в инженерию данных: основы инженерии данных, роли и обязанности.
• Моделирование и хранение данных: методы проектирования и реализации моделей и хранилищ данных.
• Процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка): лучшие практики извлечения, преобразования и загрузки данных.
• Технологии больших данных: введение в Hadoop, Spark и другие платформы больших данных.
• Оркестрация конвейера данных: инструменты и методы для автоматизации рабочих процессов с данными.
• Облачная инженерия данных: работа с облачными платформами, такими как AWS, Azure и Google Cloud, для инженерии данных.
• Управление данными и безопасность: обеспечение целостности, конфиденциальности и безопасности данных.
• Capstone Project: Реальный проект по применению навыков, полученных в ходе курса.

Карьерный рост

Выпускники аспирантуры в области инженерии данных должны ожидать серьезных перспектив профессионального роста. Растет потребность в квалифицированных инженерах по обработке данных, поскольку предприятия все больше и больше зависят от данных для принятия решений. Выпускники могут работать инженерами по большим данным, архитекторами данных, инженерами по данным и инженерами по анализу данных, а также на других должностях. Эти должности дают возможность работать в различных отраслях, таких как технологии, финансы, здравоохранение и розничная торговля, а также с отличным вознаграждением. Кроме того, учебная программа предлагает прочную основу для получения дополнительных сертификатов и курсовой работы в аспирантуре в области машинного обучения и науки о данных.

Охватываемые навыки и инструменты

Программа профессиональных сертификатов Simplilearn в области разработки данных, согласованная с сертификациями AWS и Azure, поможет всем овладеть важными навыками разработки данных. Изучите сейчас, чтобы узнать больше о программе.

Последипломная программа по аналитике данных

Обзор курса

Программа последипломного образования в области аналитики данных предназначена для обеспечения комплексного обучения в области анализа данных, предоставляя участникам навыки и знания, необходимые для анализа сложных наборов данных и принятия решений на основе данных. Эта программа сочетает теоретические знания с практическим применением, охватывая основные инструменты и методы, используемые в отрасли. Он идеально подходит для профессионалов, желающих продвинуться по карьерной лестнице в области анализа данных, бизнес-аналитики и науки о данных.

Учебный план

Учебная программа последипломной программы по аналитике данных построена таким образом, чтобы охватить широкий спектр тем, которые необходимы для успешной карьеры в области анализа данных. Ключевые модули включают в себя:

• Введение в аналитику данных: понимание основ анализа данных и его важности в различных отраслях.
• Статистика и вероятность: фундаментальные концепции статистики и вероятности для анализа данных.
• Визуализация данных: методы визуализации данных с использованием таких инструментов, как Tableau и Power BI.
• Исследовательский анализ данных (EDA): методы исследования и обобщения наборов данных.
• Машинное обучение: введение в алгоритмы машинного обучения и их применение в анализе данных.
• Аналитика больших данных: работа с большими наборами данных с использованием таких инструментов, как Hadoop и Spark.
• Data Mining: методы извлечения ценной информации из данных.
• Capstone Project: реальный проект по применению навыков, полученных в ходе курса.

Карьерный рост

Выпускники аспирантуры по аналитике данных могут рассчитывать на захватывающие возможности карьерного роста и значительный рост. Поскольку предприятия все чаще полагаются на данные для обоснования своих стратегий, спрос на квалифицированных аналитиков данных растет. Выпускники могут работать на таких должностях, как аналитик данных, аналитик бизнес-аналитики, специалист по данным и консультант по аналитике. Эти должности предлагают конкурентоспособную зарплату и возможности работать в различных отраслях, включая технологии, финансы, здравоохранение и розничную торговлю. Кроме того, программа обеспечивает прочную основу для дальнейшей сертификации и углубленных исследований в области науки о данных и машинного обучения.

Охватываемые навыки и инструменты

Обязательно прочтите: кто такой аналитик бизнес-аналитики и как им стать?

Последипломная программа в области науки о данных

Обзор курса

Программа последипломного образования в области науки о данных предназначена для обеспечения комплексной подготовки в области науки о данных, предоставляя участникам навыки и знания, необходимые для анализа больших наборов данных, разработки прогнозных моделей и принятия решений на основе данных. Эта программа сочетает в себе теоретические основы с практическим применением, охватывая основные инструменты и методы, используемые в отрасли. Он идеально подходит для профессионалов, желающих продвинуться по карьерной лестнице в области науки о данных, анализа данных и машинного обучения.

Учебный план

Учебная программа последипломного образования в области науки о данных тщательно разработана, чтобы охватить широкий спектр тем, необходимых для успешной карьеры в области науки о данных. Ключевые модули включают в себя:

• Введение в науку о данных: основы науки о данных, включая ее важность и применение в различных отраслях.
• Статистика и вероятность: фундаментальные концепции статистики и вероятности для анализа данных.
• Визуализация данных: методы визуализации данных с использованием таких инструментов, как Tableau и Power BI.
• Обработка данных: методы очистки и подготовки данных для анализа.
• Машинное обучение: введение в алгоритмы машинного обучения и их приложения.
• Глубокое обучение: концепции и применение методов глубокого обучения.
• Технологии больших данных: работа с большими наборами данных с использованием Hadoop, Spark и других инфраструктур больших данных.
• Обработка естественного языка (НЛП): методы обработки и анализа текстовых данных.
• Capstone Project: реальный проект по применению навыков, полученных в ходе курса.

Карьерный рост

Выпускники последипломной программы в области науки о данных могут рассчитывать на значительные возможности карьерного роста. Поскольку организации все больше полагаются на данные для принятия решений, спрос на квалифицированных специалистов по данным продолжает расти. Выпускники могут работать на таких должностях, как специалист по данным, аналитик данных, инженер по машинному обучению и инженер по данным. Эти должности предлагают конкурентоспособную зарплату и возможности работать в различных отраслях, включая технологии, финансы, здравоохранение и розничную торговлю. Программа также обеспечивает прочную основу для дальнейшей сертификации и углубленных исследований в области анализа данных и машинного обучения.

Охватываемые навыки и инструменты

Постройте свою карьеру в области аналитики данных с помощью нашей магистерской программы для аналитиков данных! Охватите основные темы и важные концепции, которые помогут вам правильно начать работу!

Введение в курс анализа данных

Обзор курса

Курс «Введение в аналитику данных» призван предоставить участникам прочную основу в области анализа данных. В нем рассматриваются фундаментальные концепции и методы, необходимые для эффективного анализа данных и принятия решений на основе данных. Этот курс подходит новичкам без опыта работы в области анализа данных и профессионалам, желающим улучшить свои аналитические навыки. Учебная программа представляет собой сочетание теоретических знаний и практического применения, что позволяет участникам всесторонне понимать процессы анализа данных.

Учебный план

Учебная программа курса «Введение в аналитику данных» построена таким образом, чтобы охватить ключевые аспекты анализа данных:

• Введение в аналитику данных: понимание основ анализа данных и его важности в современной бизнес-среде.
• Сбор и подготовка данных: методы сбора, очистки и подготовки данных для анализа.
• Исследовательский анализ данных (EDA): методы изучения и обобщения данных для выявления закономерностей и идей.
• Визуализация данных: использование такого программного обеспечения, как Tableau и Power BI, принципов и инструментов для создания убедительных визуализаций данных.
• Статистический анализ: основные статистические концепции и их применение в анализе данных.
• Введение в машинное обучение: обзор алгоритмов машинного обучения и их использования в прогнозной аналитике.
• Интерпретация данных и отчетность: методы интерпретации результатов данных и четкого и быстрого представления результатов.
• Capstone Project: практический проект, который позволяет участникам применять концепции и методы, изученные в ходе курса, к реальной проблеме с данными.

Карьерный рост

Прохождение курса «Введение в аналитику данных» может значительно улучшить перспективы карьерного роста. Навыки анализа данных пользуются большим спросом в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, маркетинг и технологии. Выпускники этого курса могут работать на таких должностях, как аналитик данных, бизнес-аналитик, специалист по данным и аналитик бизнес-аналитики. Эти должности предлагают конкурентоспособную заработную плату и возможности карьерного роста. Курс также обеспечивает прочную основу для дальнейшего обучения и сертификации в области науки о данных и продвинутой аналитики, открывая еще больше возможностей для карьерного роста.

Охватываемые навыки и инструменты

Рекомендуем к прочтению: пошаговое руководство по плавному переходу карьеры в науку о данных

Введение в курс интеллектуального анализа данных

Обзор курса

Курс «Введение в интеллектуальный анализ данных» предназначен для того, чтобы предоставить участникам всестороннее понимание методов интеллектуального анализа данных и их применения. Интеллектуальный анализ данных предполагает извлечение ценной информации и закономерностей из больших наборов данных, что имеет решающее значение для принятия решений в различных отраслях. Этот курс идеально подходит для новичков и профессионалов, которые хотят улучшить свои навыки анализа данных и применить методы интеллектуального анализа данных для решения реальных проблем. Учебная программа сочетает теоретические концепции с практическим применением, гарантируя, что участники получат практический опыт работы с инструментами и методами интеллектуального анализа данных.

Учебный план

Учебная программа курса «Введение в интеллектуальный анализ данных» охватывает широкий спектр тем, необходимых для освоения интеллектуального анализа данных:

• Введение в интеллектуальный анализ данных: основы интеллектуального анализа данных, его важность и применение в различных отраслях.
• Предварительная обработка данных: методы очистки, преобразования и подготовки данных для анализа.
• Исследовательский анализ данных (EDA): методы суммирования и визуализации данных для выявления закономерностей и аномалий.
• Методы классификации: введение в алгоритмы классификации, такие как деревья решений, k-ближайшие соседи и машины опорных векторов.
• Методы кластеризации: обзор методов кластеризации, включая k-средние, иерархическую кластеризацию и DBSCAN.
• Анализ ассоциативных правил: методы обнаружения связей между переменными в больших наборах данных.
• Обнаружение аномалий: методы выявления необычных закономерностей или выбросов в данных.
• Продвинутые темы по интеллектуальному анализу данных: введение в более сложные методы, такие как интеллектуальный анализ текста, веб-анализ и анализ временных рядов.
• Capstone Project: реальный проект по применению навыков и методов, полученных в ходе курса, для решения практических задач интеллектуального анализа данных.

Карьерный рост

Прохождение курса «Введение в интеллектуальный анализ данных» может открыть множество возможностей для карьерного роста. Поскольку предприятия все больше полагаются на данные для принятия решений, спрос на специалистов, обладающих навыками интеллектуального анализа данных, растет. Выпускники этого курса могут работать на таких должностях, как аналитик данных, специалист по данным, аналитик бизнес-аналитики и инженер по машинному обучению. Эти должности предлагают конкурентоспособную заработную плату и значительные возможности карьерного роста. Кроме того, курс обеспечивает прочную основу для дальнейшей сертификации и углубленных исследований в области науки о данных и аналитики, что еще больше расширяет перспективы карьерного роста.

Охватываемые навыки и инструменты

Заключение

Ожидается, что в 2024 году потребность в квалифицированных инженерах по обработке данных резко возрастет, поскольку компании все больше полагаются на информацию, полученную из данных, для принятия решений. Лучшие курсы по инженерии данных, рекомендованные в этом посте, обеспечивают прочную основу для практических знаний и навыков, что позволит вам добиться успеха в этой быстро развивающейся отрасли. Вы можете выделиться на конкурентном рынке труда, инвестируя в свое образование и записываясь на такие программы, как Программа последипломного образования в области инженерии данных, которая даст вам обширные знания и практический опыт. Воспользуйтесь шансом расширить свои знания в области инженерии данных и оказаться в авангарде технологического прогресса.

Часто задаваемые вопросы

1. Какой курс по инженерии данных лучше всего?

Может быть сложно найти подходящий курс, если вы хотите заняться инженерией данных.

Существует много разных вариантов, и все они имеют плюсы и минусы. Программа сертификации Data Engineering от Simplilearn — это комплексная программа для приобретения практических навыков.

2. Достаточно ли Python для разработки данных?

Python — предпочтительный язык для разработки данных, но он не единственный.

3. Достаточно ли SQL для инженеров данных?

Инженерам по работе с данными требуется нечто большее, чем просто SQL.

Чтобы эффективно хранить и анализировать данные, вам нужно знать больше, чем просто SQL. Вы также должны понимать, как использовать другие инструменты, такие как MapReduce, Apache Pig и Apache Hive. Эти инструменты позволяют быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных, что очень важно в мире, где мы постоянно наводнены большим количеством данных, чем когда-либо прежде.

4. Является ли обработка данных высокооплачиваемой работой?

Data Engineering — высокооплачиваемая работа.

Дата-инженеры могут зарабатывать более 100 000 долларов в год.

5. Какая самая высокая зарплата у дата-инженера?

Общеизвестный факт, что зарплаты инженеров по обработке данных варьируются в зависимости от местоположения, опыта и уровня квалификации. Инженеры по обработке данных, проработавшие в этой области много лет, могут зарабатывать более 170 000 долларов. Однако, если вы только начинаете работать инженером по обработке данных, рассчитывайте зарабатывать около 120 000 долларов в год.

6. Какие предварительные условия необходимы для курса инженерии данных?

Чтобы пройти курс инженерии данных, вам необходимо иметь некоторый опыт программирования. Вы должны знать хотя бы один язык программирования и быть знакомы с концепциями переменных и функций. У вас также должен быть некоторый опыт работы с базами данных SQL и их работой.

7. Стоят ли курсы по инженерии данных своих денег?

Ответ – да! Мы обнаружили, что курсы по разработке данных могут быть дорогими, но обычно они того стоят. Вот почему:

1. Вы будете учиться у профессионалов, которые работают в этой отрасли много лет и видели все это раньше.
2. Вы узнаете об инструментах и ​​методах, которые помогут вам более эффективно работать.
3. Вы лучше поймете, как все работает в этой отрасли, и, когда вы будете готовы начать подавать заявки на работу или ходить на собеседования (или даже просто разговаривать с друзьями на вечеринках), вы сможете произвести на них впечатление своими знаниями. у вас есть о карьере инженера данных!