Kurs
HR Analytics: Przewidywanie rotacji pracowników w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 41 recenzji
W tym kursie nauczysz się, jak stosować machine learning w obszarze HR.
Uczenie maszynowe
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
W tym kursie nauczysz się, jak stosować machine learning w obszarze HR.
Uczenie maszynowe
Kurs
Ćwicz Tableau na naszym studium przypadku z branży ochrony zdrowia. Analizuj dane, odkrywaj wnioski o efektywności i twórz dashboard.
Wizualizacja danych
Kurs
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Chmura
Kurs
Naucz się analizować procesy biznesowe w R i wyciągać praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych zdarzeń.
Raportowanie
Kurs
Ten kurs omawia podstawy handlu finansowego i użycia quantstrat do budowy strategii handlowych opartych na sygnałach.
Finanse stosowane
Kurs
Rozwiń umiejętności Alteryx na rzeczywistych danych fitness, by tworzyć skuteczne strategie marketingowe i innowacyjne produkty!
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się analizować dane z ankiet w Pythonie i odkryj, kiedy stosować narzędzia statystyczne opisowe i wnioskujące.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.
Przetwarzanie danych
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się analizować, wykreślać i modelować dane wielowymiarowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Manipuluj danymi tekstowymi, analizuj je i więcej, opanowując wyrażenia regularne i odległości między ciągami w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się tworzyć proste modele reakcji rynku, aby zwiększyć skuteczność swoich planów marketingowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy wyceny akcji.
Finanse stosowane
Kurs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Chmura
Kurs
Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Odblokuj moc obliczeń równoległych w R. Rozwiń umiejętności analizy danych, przyspiesz obliczenia i łatwo przetwarzaj duże zbiory danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zwiększ wydajność kodu R dzięki C++.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się szybko wizualizować i eksplorować dane demograficzne z United States Census Bureau za pomocą narzędzi tidyverse.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się tworzyć interaktywne wizualizacje danych, w tym budować i łączyć widżety za pomocą Bokeh!
Wizualizacja danych
Kurs
Opanuj wizualizację danych w Julii. Naucz się tworzyć efektowne wykresy i rozumieć, kiedy oraz jak ich używać.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj testy statystyczne do wykrywania wartości odstających i używania zaawansowanych algorytmów oceniania anomalii.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz animowane grafiki i powiązane widoki w całości w R z plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj modele mieszanin: wygodne i formalne ramy statystyczne do probabilistycznego klastrowania i klasyfikacji.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przewiduj rotację pracowników i projektuj strategie zatrzymania.
Uczenie maszynowe
Kurs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Chmura
Kurs
Kontynuuj naukę purrr, aby tworzyć solidny, czysty i łatwy w utrzymaniu kod iteracyjny.
Tworzenie oprogramowania
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.