Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj prognozowanie współczynnika klikalności reklam i wdrażanie podstawowych modeli machine learning w Pythonie, by lepiej optymalizować reklamy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się tworzyć proste modele reakcji rynku, aby zwiększyć skuteczność swoich planów marketingowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz animowane grafiki i powiązane widoki w całości w R z plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Chmura
Kurs
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Chmura
Kurs
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Chmura
Kurs
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Chmura
Kurs
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Chmura
Kurs
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Chmura
Chmura
Kurs
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Chmura
Kurs
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Chmura
Kurs
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Chmura
Kurs
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
Chmura
Kurs
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Chmura
Kurs
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Chmura
Kurs
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Chmura
Kurs
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Chmura
Kurs
Naucz się przewidywać etykiety węzłów w sieciach, wykorzystując uczenie sieciowe i wyodrębniając opisowe cechy z sieci
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Chmura
Kurs
This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
Chmura
Kurs
In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
Chmura
Kurs
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Chmura
Kurs
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
Chmura
Kurs
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Chmura
Kurs
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Chmura
Kurs
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
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.