Kurs
Czyszczenie danych w Javie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 66 recenzji
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Importowanie i czyszczenie danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Opanuj analitykę marketingową w Tableau. Analizuj wydajność, porównuj metryki i optymalizuj strategie w różnych kanałach.
Przygotowanie danych
Kurs
Wejdź w rolę CFO i naucz się doradzać zarządowi w kwestii kluczowych wskaźników, tworząc prognozę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj zbiór danych Stanford Open Policing Project i analizuj wpływ płci na zachowanie policji za pomocą pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą analityki w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Finanse stosowane
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
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się używać PostgreSQL do skutecznej analizy szeregów czasowych i stosowania tych technik do danych z rzeczywistego świata.
Przetwarzanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak rozmawiać ze swoimi danymi za pomocą agentów AI text-to-query z MongoDB i LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Stosuj analizę finansową w KNIME na danych z rzeczywistego świata, rozwijając umiejętności przygotowania danych i pracy z workflow.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się łatwo podsumowywać i przekształcać listy za pomocą pakietu purrr.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności finansowe R, aby testować historycznie, analizować i optymalizować portfele finansowe.
Finanse stosowane
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Chmura
Kurs
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Chmura
Kurs
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Wizualizacja danych
Kurs
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Chmura
Kurs
Naucz się korzystać z Census API do pracy z danymi demograficznymi i społeczno-ekonomicznymi.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać data science do kilku typowych zadań marketingowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Chmura
Kurs
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Chmura
Kurs
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Chmura
Kurs
Modele GAM odwzorowują zależności w danych jako nieliniowe funkcje, bardzo elastyczne dla różnych problemów data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy testów A/B w R: projektowanie eksperymentów, analiza danych, prognozowanie wyników i prezentacja rezultatów w wizualizacjach.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.
Przetwarzanie danych
Kurs
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Chmura
Kurs
Wzmocnij wiedzę o zagadnieniach z kursu Manipulating Time Series in R, pracując na rzeczywistych danych z case study.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj zasady feature engineering dla modeli machine learning i wdrażaj je z użyciem frameworka R tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Chmura
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.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.