Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Chmura
Kurs
Poznaj sprawdzanie poprawności danych w Excelu, by zwiększyć dokładność, tworzyć listy rozwijane i pewnie zarządzać zapasami oraz zamówieniami.
Zarządzanie danymi
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
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Chmura
Kurs
Opanuj AI w marketingu, by planować skuteczniejsze kampanie, tworzyć wartościowe treści i budować własnych agentów AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz wizualizacje i dynamiczne pulpity nawigacyjne w Databricks, zamieniając surowe dane w jasne, praktyczne wnioski.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się obliczać miarodajne miary ryzyka i wyników oraz tworzyć optymalny portfel dla pożądanego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.
Finanse stosowane
Kurs
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Chmura
Kurs
Rozwijaj umiejętności w Polars: manipulacja tekstem, statystyki kroczące, łączenie DataFrame i zaawansowana analiza.
Przetwarzanie danych
Kurs
Usprawnij rozwój Machine Learning dzięki CI/CD z GitHub Actions i Data Version Control
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj próbkowanie, aby uzyskiwać dokładniejsze statystyki przy mniejszej ilości danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Doskonal umiejętności w Oracle SQL, w tym podstawy SQL, agregowanie, łączenie i dostosowywanie danych.
Przetwarzanie 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
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
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
Naucz się tworzyć tabele przestawne i szybko porządkować tysiące punktów danych kilkoma kliknięciami.
Przetwarzanie danych
Kurs
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Chmura
Kurs
Opanuj Alteryx do transformacji danych, Crosstab, Transpose i optymalizacji workflow w tym interaktywnym kursie.
Przetwarzanie danych
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Chmura
Kurs
Poznaj sposoby wprowadzania danych do Microsoft Fabric: Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, bezpieczeństwo i odświeżanie modelu.
Inne
Kurs
Przejdź na podejście MLOps, aby trenować, dokumentować, utrzymywać i skalować modele machine learning do ich pełnego potencjału.
Uczenie maszynowe
Kurs
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się projektować wizualizacje i raporty Power BI z myślą o użytkownikach.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się manipulować danymi i tworzyć zestawy cech machine learning w Spark za pomocą SQL w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie uczestnicy nauczą się pisać zapytania, które są zarówno wydajne, jak i łatwe do odczytania i zrozumienia.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj usługi Azure, takie jak Compute, Storage i Automation, z praktycznym doświadczeniem.
Chmura
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Inżynieria danych
Kurs
Opanuj programowanie SQL Server, ucząc się tworzyć, aktualizować i wykonywać funkcje oraz procedury składowane.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz interaktywne wizualizacje danych w Pythonie za pomocą Plotly.
Wizualizacja 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 naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.