Kurs
Modelowanie ryzyka kredytowego w R
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 94 recenzje
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Kurs
Usprawnij projekty AI, budując modułowe modele i opanowując zaawansowaną optymalizację z PyTorch Lightning!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.
Przetwarzanie danych
Kurs
Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj efektywne techniki w pandas, aby zoptymalizować kod Python.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Chmura
Kurs
Roszczenie pacjenta z tytułu opieki zdrowotnej niesłusznie odrzucono. Szybko zbierz dowody i przygotuj odwołanie z Claude Cowork!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Chmura
Kurs
Master time series classification, treatment and analysis—essential skills for advancing your analytics career.
Wizualizacja danych
Kurs
Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Dowiedz się, jak importować, czyścić i przetwarzać dane IoT w Pythonie, aby przygotować je do machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zabezpiecz obciążenia AWS: IAM z zasadą najmniejszych uprawnień, krótkotrwałe poświadczenia, autoryzacja API, sekrety, szyfrowanie i logi CloudTrail.
Chmura
Kurs
Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj RAG z Weaviate! Osadzaj tekst i obrazy do wyszukiwania oraz eksperymentuj z wyszukiwaniem wektorowym, BM25 i hybrydowym.
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Chmura
Kurs
Zapewnij spójność danych, ucząc się używać transakcji i obsługiwać błędy w środowiskach współbieżnych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.
Wizualizacja danych
Kurs
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Chmura
Kurs
Poznaj zbiór danych Stanford Open Policing Project i analizuj wpływ płci na zachowanie policji za pomocą pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
Twórz silniki rekomendacji w Pythonie, wykorzystując techniki uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Chmura
Kurs
Naucz się odróżniać rzeczywiste różnice od losowego szumu i poznaj psychologiczne podpórki, których używamy, a które zakłócają racjonalne podejmowanie decyzji.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Chmura
Kurs
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Chmura
Kurs
Naucz się analizować procesy biznesowe w R i wyciągać praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych zdarzeń.
Raportowanie
Kurs
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Chmura
Kurs
Naucz się tworzyć modele deep learning w Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Dowiedz się, jak uzyskiwać dostęp do danych finansowych z plików lokalnych oraz źródeł internetowych.
Finanse stosowane
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.