Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozwijaj umiejętności statystyczne i ucz się zbierać, analizować oraz wyciągać trafne wnioski z danych za pomocą Python.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs przeprowadzi Cię od podstawowej architektury Snowflake do opanowania zaawansowanych technik SnowSQL.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się eksplorować, wizualizować i wyciągać wnioski z danych, używając eksploracyjnej analizy danych (EDA) w Pythonie.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Łącz dane z wielu tabel, używając pandas do ich łączenia.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj, jak eksplorować zawartość bazy danych: tabele, relacje między nimi i dane w nich przechowywane.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Dowiedz się, jak zbudować swoją pierwszą sieć neuronową, dostosować hiperparametry i rozwiązywać problemy klasyfikacji oraz regresji w PyTorch.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się diagnozować i naprawiać brudne dane oraz zdobyj umiejętności potrzebne do przekształcania surowych danych w trafne wnioski!
Przygotowanie danych
Kurs
Wejdź prosto do dynamicznego świata modelowania danych z Snowflake!
Inżynieria danych
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności GitHub dzięki naszemu kursowi średniozaawansowanemu o GitHub Projects, administracji i zaawansowanych funkcjach bezpieczeństwa.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się tworzyć zapytania do analityki i inżynierii danych z funkcjami okna — tajną bronią SQL!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy korzystania z Web API i pracy z nimi w Pythonie, wkraczając w ekscytujący świat API.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się grupować, przekształcać, wizualizować i wyciągać wnioski z nieoznaczonych zbiorów danych za pomocą scikit-learn i scipy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Odkryj, jak tworzyć aplikacje z AI, używając LLMs, promptów, łańcuchów i agentów w LangChain.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwijaj umiejętności statystyczne i ucz się zbierać, analizować oraz wyciągać trafne wnioski z danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj PySpark, by z łatwością obsługiwać big data — ucz się przetwarzać, zapytywać i optymalizować ogromne zbiory danych do zaawansowanej analityki!
Inżynieria danych
Kurs
Wzmocnij kodowanie dzięki AI — naucz asystenta kodowania pisać, testować i dokumentować kod skutecznie.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Claude Code zapewnia wsparcie AI w terminalu. Poznaj przepływy pracy, które czynią go niezawodnym narzędziem przy programowaniu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Nauczysz się, jak (od)pivotować, transponować, dołączać i łączyć tabele. Zyskaj moc dzięki kolumnom niestandardowym, językowi M i Edytorowi zaawansowanemu.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje PostgreSQL do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Integruj aplikacje AI/LLM z API, bazami danych i systemami plików łatwiej niż kiedykolwiek dzięki Model Context Protocol (MCP).
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ten kurs wprowadzający i koncepcyjny pomoże Ci zrozumieć podstawy hurtowni danych.
Inżynieria danych
Kurs
Opanuj modelowanie danych w Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj Docker i odkryj jego znaczenie w zestawie narzędzi specjalisty ds. danych. Poznaj kontenery Docker, obrazy i nie tylko.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj GitHub Copilot, by rozumieć, pisać i dopracowywać kod dzięki kontekstowi, personalizacji i inteligentnym funkcjom.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Utrwal i poszerz wiedzę o typach danych Pythona, takich jak listy, słowniki i krotki, wykorzystując je do rozwiązywania problemów Data Science.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się stosować najlepsze praktyki, by pisać łatwe w utrzymaniu, wielokrotnego użytku, złożone funkcje z dobrą dokumentacją.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj szeroki zakres obliczeń DAX i naucz się ich używać w Microsoft Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się analizować tabelę SQL i przedstawiać wnioski kierownictwu.
Umiejętność korzystania z danych
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.