Kurs
Wizualizacja danych w Databricks
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 624 recenzje
Twórz wizualizacje i dynamiczne pulpity nawigacyjne w Databricks, zamieniając surowe dane w jasne, praktyczne wnioski.
Wizualizacja danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Twórz wizualizacje i dynamiczne pulpity nawigacyjne w Databricks, zamieniając surowe dane w jasne, praktyczne wnioski.
Wizualizacja danych
Kurs
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się tworzyć własne raporty i dashboardy SQL oraz doskonalić eksplorację, czyszczenie i walidację danych.
Raportowanie
Kurs
Naucz się tworzyć tabele przestawne i szybko porządkować tysiące punktów danych kilkoma kliknięciami.
Przetwarzanie danych
Kurs
Twórz aplikacje AI z wbudowanymi funkcjami LLM Snowflake Cortex do analizy tekstu, generowania i wieloetapowych workflow.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pisać szybszy kod R, poznaj benchmarking i profilowanie oraz odkryj tajniki programowania równoległego.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Chmura
Kurs
Naucz się wykorzystywać techniki statystyczne w arkuszach kalkulacyjnych, aby skuteczniej pracować z danymi i wyciągać z nich wnioski.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności Java, ucząc się obsługi plików, przetwarzania danych i tworzenia czystego, wielokrotnego użytku kodu z użyciem praktycznych technik.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Wizualizacja danych to jedna z najbardziej pożądanych umiejętności dla analityków danych. Ten kurs pozwala lepiej prezentować swoje wyniki za pomocą Tableau.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak utworzyć bazę danych PostgreSQL i poznaj jej strukturę, typy danych oraz normalizację baz danych.
Przygotowanie danych
Kurs
W Tableau przeanalizujesz zbiór danych fikcyjnej firmy Databel i ustalisz, dlaczego klienci odchodzą.
Wizualizacja danych
Kurs
Doskonal umiejętności w Oracle SQL, w tym podstawy SQL, agregowanie, łączenie i dostosowywanie danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się czyścić dane za pomocą Apache Spark w Pythonie.
Przygotowanie danych
Kurs
Opanuj AI w marketingu, by planować skuteczniejsze kampanie, tworzyć wartościowe treści i budować własnych agentów AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się rozpoczynać tworzenie modeli deep learning z Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.
Uczenie maszynowe
Kurs
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się przekształcać surowe dane w czyste, niezawodne modele z dbt dzięki praktycznym ćwiczeniom opartym na rzeczywistych przykładach.
Inżynieria danych
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz piękne, czytelne wizualizacje z łatwością dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacji Seaborn.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak analitycy marketingu wykorzystują dane do poznawania klientów i napędzania wzrostu biznesu.
Przywództwo
Kurs
Opanuj Alteryx do transformacji danych, Crosstab, Transpose i optymalizacji workflow w tym interaktywnym kursie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się korzystać z KNIME Analytics Platform do dostępu do danych, ich czyszczenia i analizy w podejściu no-code/low-code.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj usługi Azure, takie jak Compute, Storage i Automation, z praktycznym doświadczeniem.
Chmura
Kurs
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Chmura
Kurs
Naucz się manipulować danymi i tworzyć zestawy cech machine learning w Spark za pomocą SQL w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj koncepcję redukcji wymiarowości danych i opanuj techniki jej wykonywania w Pythonie.
Uczenie maszynowe
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.