Kurs
Prognozowanie w R
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.9+
- 51 recenzji
Naucz się prognozować przyszłość za pomocą prognozowania szeregów czasowych w R, w tym modeli ARIMA i metod wygładzania wykładniczego.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się prognozować przyszłość za pomocą prognozowania szeregów czasowych w R, w tym modeli ARIMA i metod wygładzania wykładniczego.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Sztuczna inteligencja
Kurs
R Markdown to łatwy w użyciu język formatowania do tworzenia dynamicznych raportów z kodu R.
Raportowanie
Kurs
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ten kurs to wprowadzenie do algebry liniowej, jednego z najważniejszych zagadnień matematycznych stojących za data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawy eksploracji, manipulacji i pomiaru danych obrazowych biomedycznych.
Przetwarzanie danych
Kurs
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Chmura
Kurs
Stwórz strategię wejścia na rynek z generatywną AI: określ branże docelowe, generuj leady i optymalizuj słowa kluczowe witryny.
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie uczestnicy nauczą się pisać zapytania, które są zarówno wydajne, jak i łatwe do odczytania i zrozumienia.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Chmura
Kurs
Naucz się analizować obrazy w Keras z Pythonem, tworząc, trenując i oceniając konwolucyjne sieci neuronowe.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawowe struktury danych, takie jak listy i data frames, i zastosuj tę wiedzę bezpośrednio do przykładów finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Dowiedz się, jak analitycy marketingu wykorzystują dane do poznawania klientów i napędzania wzrostu biznesu.
Przywództwo
Kurs
Zbuduj podstawy, by myśleć statystycznie i mówić językiem swoich danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj sposoby wprowadzania danych do Microsoft Fabric: Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, bezpieczeństwo i odświeżanie modelu.
Inne
Kurs
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się tworzyć i dostosowywać wykresy Sigma, by opowiadać jasne, przekonujące historie danych — bez kodowania.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj najważniejsze podstawy finansów z użyciem Python i NumPy.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się projektować wizualizacje i raporty Power BI z myślą o użytkownikach.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj podstawy wizualizacji danych w Google Sheets.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się manipulować danymi i tworzyć zestawy cech machine learning w Spark za pomocą SQL w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie nauczysz się dopasowywać modele hierarchiczne z efektami losowymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj zarządzanie ryzykiem, wartość zagrożoną i więcej, stosując je do kryzysu finansowego z 2008 roku w Pythonie.
Finanse stosowane
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.