Kurs
Wizualizacja danych z Seaborn – poziom średniozaawansowany
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 427 recenzji
Twórz piękne, czytelne wizualizacje z łatwością dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacji Seaborn.
Wizualizacja danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Twórz piękne, czytelne wizualizacje z łatwością dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacji Seaborn.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się efektywnie przekształcać, czyścić i analizować dane za pomocą Polars, biblioteki Pythona do szybkiej manipulacji danymi.
Przetwarzanie 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 typy danych i funkcje Snowflake do manipulacji tekstem, liczbami i datami, tworząc własne funkcje i tabele przestawne.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą Pythona.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj Power BI Service, opanuj interfejs, podejmuj świadome decyzje i wykorzystaj pełnię możliwości swoich raportów.
Raportowanie
Kurs
Poznaj modele drzewiaste i zespoły, by tworzyć predykcje klasyfikacji i regresji z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Kurs Generalized Linear Model rozszerza zestaw narzędzi regresji o regresję logistyczną i Poissona.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs wprowadza do klastrowania i redukcji wymiarowości w R z perspektywy uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ten kurs pokaże Ci, jak zintegrować dane przestrzenne z Twoim workflow Data Science w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy projektowania eksperymentów, kluczowy element każdej analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Chmura
Kurs
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj kluczowe techniki optymalizacji wydajności Java — od efektywności algorytmów po strojenie JVM i wielowątkowość.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawowe umiejętności matematyki finansowej dzięki praktycznym ćwiczeniom w Excelu i przykładom z życia.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie poznasz pojęcia zmiennych losowych, rozkładów i warunkowania.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Podnieś swoje umiejętności raportowania dzięki wbudowanym funkcjom statystycznym Tableau.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się okiełznać surowe, chaotyczne dane w bazie PostgreSQL, by wyciągać trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się budować modele deep learning w TensorFlow.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się tworzyć graficzny pulpit nawigacyjny w Google Sheets do śledzenia wyników papierów wartościowych.
Finanse stosowane
Kurs
Zanurz się w świecie transformacji cyfrowej i przygotuj się do bycia agentem zmian w szybko zmieniającym się cyfrowym krajobrazie.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Naucz się rozwiązywać rzeczywiste problemy optymalizacyjne z użyciem SciPy i PuLP w Pythonie — od podstaw po optymalizację z ograniczeniami i złożoną.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Analizuj dane tekstowe w R, korzystając z frameworku tidy.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.
Uczenie maszynowe
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się obliczać miarodajne miary ryzyka i wyników oraz tworzyć optymalny portfel dla pożądanego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.
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.