Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się przekształcać surowe dane w czyste, niezawodne modele z dbt dzięki praktycznym ćwiczeniom opartym na rzeczywistych przykładach.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się czyścić dane za pomocą Apache Spark w Pythonie.
Przygotowanie danych
Kurs
Opanuj Alteryx do transformacji danych, Crosstab, Transpose i optymalizacji workflow w tym interaktywnym kursie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznasz techniki Net Revenue Management w Excelu dla firmy Fast Moving Consumer Goods.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się skutecznie przedstawiać dane dzięki przeglądowi popularnych wykresów, alternatywnych typów wizualizacji i ulepszeń stylu opartych na percepcji.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym interaktywnym kursie nauczysz się używać funkcji w obliczeniach Tableau i kiedy ich używać!
Wizualizacja danych
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
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Inżynieria danych
Kurs
Ten kurs pokaże Ci, jak zintegrować dane przestrzenne z Twoim workflow Data Science w Pythonie.
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
Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.
Uczenie maszynowe
Kurs
Stwórz strategię wejścia na rynek z generatywną AI: określ branże docelowe, generuj leady i optymalizuj słowa kluczowe witryny.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pisać skrypty, które wychwytują i obsługują błędy oraz kontrolują wiele operacji wykonywanych jednocześnie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Dowiedz się, jak przekształcać i analizować dane w swoim koncie Microsoft Fabric
Inne
Kurs
Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj planowanie podróży z WanderBot: twórz prompty, buduj pewność siebie i usprawnij kolejną przygodę.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Tworzenie harnessów agentów AI z użyciem Strands Agents
Sztuczna inteligencja
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Chmura
Kurs
Twórz DAG-i z TaskFlow API, planowaniem opartym na zasobach i sensorami deferrable oraz uruchamiaj kompleksowy potok SQL ETL z kontrolami jakości.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się tworzyć prognozy z danych w Apache Spark, używając drzew decyzyjnych, regresji logistycznej, regresji liniowej, zespołów i potoków.
Uczenie maszynowe
Kurs
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych w SQL Server.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj Power BI Service, opanuj interfejs, podejmuj świadome decyzje i wykorzystaj pełnię możliwości swoich raportów.
Raportowanie
Kurs
Orkiestruj dane za pomocą unionów, joinów, parsowania i optymalizacji wydajności w Alteryx.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj Google Cloud Platform (GCP) dzięki temu kursowi o przechowywaniu danych, obsłudze danych i modernizacji biznesu z użyciem GCP.
Chmura
Kurs
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Parsuj dane w dowolnym formacie. Czy to pliki płaskie, programy statystyczne, bazy danych, czy dane prosto z sieci.
Przygotowanie danych
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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 kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.