Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Odkryj, jak AI może wynieść Twoją pracę konsultingową na wyższy poziom! Badaj, analizuj i komunikuj bardziej produktywnie i skutecznie.
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Chmura
Kurs
Ten kurs to wprowadzenie do algebry liniowej, jednego z najważniejszych zagadnień matematycznych stojących za data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz kod gotowy do produkcji z Cursor. Poznaj prompty AI, refaktoryzację, testowanie i zaawansowane workflow.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Odkryj fascynujący świat Deep Learning for Text z PyTorch i odblokuj nowe możliwości w przetwarzaniu języka naturalnego oraz generowaniu tekstu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się manipulować danymi i tworzyć zestawy cech machine learning w Spark za pomocą SQL w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zbuduj krok po kroku asystenta obsługi klienta z Google’s Agent Development Kit (ADK).
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Wykorzystaj moc narzędzi tidyverse, aby tworzyć grafiki publikacyjnej jakości i raporty w niestandardowym stylu, które komunikują wyniki.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pisać skuteczne testy w Javie z użyciem JUnit i Mockito, aby tworzyć solidne, niezawodne aplikacje z pewnością.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.
Finanse stosowane
Kurs
Rozwijaj umiejętności pandas i odpowiadaj na pytania marketingowe, łącząc, wycinając, wizualizując i nie tylko!
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Twórz wizualizacje i dynamiczne pulpity nawigacyjne w Databricks, zamieniając surowe dane w jasne, praktyczne wnioski.
Wizualizacja danych
Kurs
Oceń ryzyko i zwroty, twórz portfele akcji ważone kapitalizacją rynkową, prognozuj i zabezpieczaj ryzyko rynkowe przez scenariusze.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Użyj chatbota, aby stworzyć plan nauki dopasowany do Twoich celów i harmonogramu. Rozwijaj umiejętności dzięki prostym, skutecznym promptom.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz produkcyjne automatyzacje n8n: pobieraj dane z API, przetwarzaj partiami, obsługuj błędy i działaj bez nadzoru według harmonogramu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Inżynieria danych
Kurs
Rozszerz słownictwo w Google Sheets, zgłębiając typy danych, w tym dane liczbowe, logiczne i brakujące dane.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj sprawdzanie poprawności danych w Excelu, by zwiększyć dokładność, tworzyć listy rozwijane i pewnie zarządzać zapasami oraz zamówieniami.
Zarządzanie danymi
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Chmura
Kurs
Naucz się projektować wizualizacje i raporty Power BI z myślą o użytkownikach.
Wizualizacja danych
Kurs
Develop SQL skills by creating AI prompts to generate queries for sortowanie, grupowanie, filtrowanie i kategoryzowanie danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się strukturyzować zapytania PostgreSQL, aby działały w ułamku czasu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj usługi Azure, takie jak Compute, Storage i Automation, z praktycznym doświadczeniem.
Chmura
Kurs
Przejdź na podejście MLOps, aby trenować, dokumentować, utrzymywać i skalować modele machine learning do ich pełnego potencjału.
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.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.