Kurs
Wizualizacja danych z Seaborn – poziom średniozaawansowany
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 500 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
Twórz aplikacje chmurowe na AWS z API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge i Kinesis. Opanuj serverless i wzorce oparte na zdarzeniach na egzamin DVA-C02.
Chmura
Kurs
Poznaj AWS Boto i wykorzystaj technologię chmurową do optymalizacji przepływu danych.
Chmura
Kurs
Twórz interaktywne aplikacje webowe w R z Shiny, umożliwiając zespołowi analizę danych w formie dashboardów i wizualizacji.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się projektować i wdrażać wyzwalacze w SQL Server na podstawie praktycznych przykładów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Bezpieczeństwo Azure
Chmura
Kurs
Importuj, przetwarzaj i transformuj dane w języku Java z biblioteką Tablesaw. Obsługuj pliki CSV, struktury tabelaryczne i złożone formaty JSON.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz aplikacje AI z wbudowanymi funkcjami LLM Snowflake Cortex do analizy tekstu, generowania i wieloetapowych workflow.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się korzystać z podstawowych pakietów Bioconductor do bioinformatyki, używając danych z wirusów, grzybów, ludzi i roślin!
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
Naucz się elastycznie przetwarzać i analizować dane o elastycznej strukturze za pomocą MongoDB.
Inżynieria danych
Kurs
Twórz dynamiczne obliczenia Sigma, by analizować dane, automatyzować logikę i odkrywać trendy na praktycznych przykładach biznesowych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się projektować i uruchamiać własne symulacje Monte Carlo w Pythonie!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się monitorować, diagnozować i optymalizować aplikacje Azure za pomocą Azure Monitor, Application Insights i Log Analytics.
Chmura
Kurs
Twórz interaktywne aplikacje AI w Sigma, korzystając z danych wejściowych użytkownika, akcji i dopracowanych interfejsów — bez kodowania.
Raportowanie
Kurs
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj projektowanie skalowalnych architektur sterowanych zdarzeniami w Azure z użyciem usług komunikacyjnych i integracji z realnego świata.
Chmura
Kurs
Naucz się analizować dane w czasie dzięki praktycznemu kursowi analizy szeregów czasowych w Power BI. Ćwicz typowe techniki na realnych zbiorach danych.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się wdrażać rozproszone zarządzanie danymi i uczenie maszynowe w Spark z użyciem pakietu PySpark.
Inżynieria danych
Kurs
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz dokładniejsze i bardziej niezawodne systemy RAG dzięki Graph RAG i hybrydowemu RAG.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przestań przepisywać te same łączenia i obliczenia, a zacznij korzystać z dobrze zarządzanej, skalowalnej analityki z modelami danych Sigma.
Raportowanie
Kurs
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Chmura
Kurs
Patrzysz na napływające leady i nie wiesz, od czego zacząć? Oceniaj leady w Claude Cowork i twórz krótką, wysokiej jakości listę priorytetową.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj dwa kluczowe zadania wnioskowania statystycznego: estymację parametrów i testowanie hipotez.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Wizualizacja danych
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.