Kurs
Wizualizacje w Sigma
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 215 recenzji
Naucz się tworzyć i dostosowywać wykresy Sigma, by opowiadać jasne, przekonujące historie danych — bez kodowania.
Wizualizacja danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się tworzyć i dostosowywać wykresy Sigma, by opowiadać jasne, przekonujące historie danych — bez kodowania.
Wizualizacja danych
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Przygotowanie danych
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Inżynieria danych
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Chmura
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą Pythona.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Sztuczna inteligencja
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
Zbuduj podstawy, by myśleć statystycznie i mówić językiem swoich danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się tworzyć prognozy z danych w Apache Spark, używając drzew decyzyjnych, regresji logistycznej, regresji liniowej, zespołów i potoków.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zarządzanie ryzykiem, wartość zagrożoną i więcej, stosując je do kryzysu finansowego z 2008 roku w Pythonie.
Finanse stosowane
Kurs
Zapewnij wysoką jakość danych w workflow data science i data engineering dzięki bibliotece Great Expectations w Pythonie.
Inżynieria danych
Kurs
R Markdown to łatwy w użyciu język formatowania do tworzenia dynamicznych raportów z kodu R.
Raportowanie
Kurs
Ten kurs obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby zbudować podstawowy system monitorowania uczenia maszynowego w Pythonie
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj Power BI Service, opanuj interfejs, podejmuj świadome decyzje i wykorzystaj pełnię możliwości swoich raportów.
Raportowanie
Kurs
Przekształć niemal każdy zbiór danych w uporządkowany format, by ułatwić analizę.
Przetwarzanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak przekształcać i analizować dane w swoim koncie Microsoft Fabric
Inne
Kurs
Opanuj strategiczne zarządzanie danymi dla doskonałości biznesowej.
Zarządzanie danymi
Kurs
Opanuj programowanie SQL Server, ucząc się tworzyć, aktualizować i wykonywać funkcje oraz procedury składowane.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się optymalizować, skalować i testować potoki danych Polars pod kątem wydajności gotowej do produkcji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się budować modele deep learning w TensorFlow.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie nauczysz się dopasowywać modele hierarchiczne z efektami losowymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pisać skuteczne testy w Javie z użyciem JUnit i Mockito, aby tworzyć solidne, niezawodne aplikacje z pewnością.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj Data Version Control do zarządzania danymi ML. Opanuj konfigurację, automatyzuj pipeline’y i oceniaj modele bezproblemowo.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj architekturę MLOps, techniki CI/CD/CM/CT i wzorce automatyzacji, by wdrażać systemy ML, które z czasem przynoszą wartość.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie poznasz pojęcia zmiennych losowych, rozkładów i warunkowania.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się strukturyzować zapytania PostgreSQL, aby działały w ułamku czasu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się okiełznać surowe, chaotyczne dane w bazie PostgreSQL, by wyciągać trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj najważniejsze podstawy finansów z użyciem Python i NumPy.
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.