Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Przejdź na podejście MLOps, aby trenować, dokumentować, utrzymywać i skalować modele machine learning do ich pełnego potencjału.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj typy danych i funkcje Snowflake do manipulacji tekstem, liczbami i datami, tworząc własne funkcje i tabele przestawne.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się projektować wizualizacje i raporty Power BI z myślą o użytkownikach.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym kursie uczestnicy nauczą się pisać zapytania, które są zarówno wydajne, jak i łatwe do odczytania i zrozumienia.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się korzystać z podstawowych pakietów Bioconductor do bioinformatyki, używając danych z wirusów, grzybów, ludzi i roślin!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs to wprowadzenie do algebry liniowej, jednego z najważniejszych zagadnień matematycznych stojących za data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj podstawowe operacje spaCy i trenuj modele do przetwarzania języka naturalnego. Wyodrębniaj informacje z nieustrukturyzowanych danych i dopasowuj wzorce.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj planowanie podróży z WanderBot: twórz prompty, buduj pewność siebie i usprawnij kolejną przygodę.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj sposoby wprowadzania danych do Microsoft Fabric: Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, bezpieczeństwo i odświeżanie modelu.
Inne
Kurs
W tym kursie koncepcyjnym (bez kodowania) poznasz cztery główne bazy danych NoSQL i popularne silniki.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj wyzwania monitorowania modeli machine learning w produkcji, w tym drift danych i konceptu, oraz metody przeciwdziałania degradacji modelu.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj techniki wydobywania przydatnych informacji z tekstu i przetwarzania ich do formatu odpowiedniego dla machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Przekształcaj DataFrame’y z szerokiego do długiego formatu, stackuj i unstackuj wiersze i kolumny oraz obrabiaj DataFrame’y z wielopoziomowym indeksem.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawowe struktury danych, takie jak listy i data frames, i zastosuj tę wiedzę bezpośrednio do przykładów finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Chmura
Kurs
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
Uczenie maszynowe
Kurs
Orkiestruj dane za pomocą unionów, joinów, parsowania i optymalizacji wydajności w Alteryx.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawowe umiejętności matematyki finansowej dzięki praktycznym ćwiczeniom w Excelu i przykładom z życia.
Finanse stosowane
Kurs
Stwórz strategię wejścia na rynek z generatywną AI: określ branże docelowe, generuj leady i optymalizuj słowa kluczowe witryny.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj kluczowe techniki optymalizacji wydajności Java — od efektywności algorytmów po strojenie JVM i wielowątkowość.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym interaktywnym kursie nauczysz się używać funkcji w obliczeniach Tableau i kiedy ich używać!
Wizualizacja danych
Kurs
Twórz interaktywne, bogate w dane dashboardy z Dash i Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj funkcje okienkowe Snowflake do rozwiązywania złożonych problemów danych z rankingami, partycjami i obliczeniami kroczącymi.
Przetwarzanie danych
Kurs
Rozszerz słownictwo w Google Sheets, zgłębiając typy danych, w tym dane liczbowe, logiczne i brakujące dane.
Przygotowanie danych
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Chmura
Kurs
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Sztuczna inteligencja
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.