Przejdź do głównej treści

Kursy z danych, AI i chmury

Opanuj umiejętności, które się liczą

Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Ukończ krótkie rozdziały

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
727 Kursów

Kurs

Wprowadzenie do aplikacji AI w Sigma

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 120 recenzji

Twórz interaktywne aplikacje AI w Sigma, korzystając z danych wejściowych użytkownika, akcji i dopracowanych interfejsów — bez kodowania.

Raportowanie

2 godziny

Kurs

Wprowadzenie do jakości danych z Great Expectations

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 369 recenzji

Zapewnij wysoką jakość danych w workflow data science i data engineering dzięki bibliotece Great Expectations w Pythonie.

Inżynieria danych

4 godziny

Kurs

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 82 recenzje

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Chmura

1 godzina 15 min

Kurs

Ulepszanie wizualizacji danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 286 recenzji

Twórz atrakcyjne wizualizacje, które skutecznie i efektywnie pomagają komunikować wyniki.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Modele ARIMA w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 394 recenzje

Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do wersjonowania danych z DVC

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 377 recenzji

Poznaj Data Version Control do zarządzania danymi ML. Opanuj konfigurację, automatyzuj pipeline’y i oceniaj modele bezproblemowo.

Uczenie maszynowe

3 godziny

Kurs

Inżynieria cech z PySpark

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 286 recenzji

Poznaj szczegóły, na które data scientists poświęcają 70–80% czasu: data wrangling i feature engineering.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Przetwarzanie danych w wierszu poleceń

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 488 recenzji

Poznaj zaawansowane umiejętności pracy w wierszu poleceń, by pobierać, przetwarzać i przekształcać dane, w tym pipeline machine learning.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Braki danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 178 recenzji

Naucz się identyfikować, analizować, usuwać i imputować brakujące dane w Pythonie.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Case Study: Analyzing Job Market Data in Tableau

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 537 recenzji

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

3 godziny

Kurs

Snowflake Management, Governance & Collaboration

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 58 recenzji

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

Zarządzanie danymi

3 godziny

Kurs

Analiza koszyka zakupowego w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 259 recenzji

Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wizualizacja danych geoprzestrzennych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 333 recenzje

Naucz się tworzyć atrakcyjne wizualizacje danych geoprzestrzennych w Pythonie, używając pakietu geopandas i map folium.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 91 recenzji

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Chmura

1 godzina 30 min

Kurs

Analiza czynnikowa w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 147 recenzji

Poznaj zmienne ukryte, np. osobowość, dzięki eksploracyjnej i konfirmacyjnej analizie czynnikowej.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Fine-Tuning z Llama 3

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 371 recenzji

Dostosuj Llama do własnych zadań za pomocą TorchTune i poznaj techniki efektywnego fine-tuningu, takie jak kwantyzacja.

Sztuczna inteligencja

2 godziny

Kurs

Wykrywanie anomalii w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 174 recenzje

Wykrywaj anomalie w analizie danych i rozbuduj swój zestaw narzędzi statystycznych w Pythonie na tym czterogodzinnym kursie.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Bayesowska analiza danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 252 recenzje

Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Opanuj stronniczość danych

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 217 recenzji

Odblokuj potencjał swoich danych, ucząc się wykrywać i ograniczać bias dla precyzyjnej analizy i wiarygodnych modeli.

Zarządzanie danymi

2 godziny

Kurs

Podstawy bayesowskiej analizy danych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 208 recenzji

Poznaj analizę danych bayesowską, jej działanie i dlaczego to przydatne narzędzie w Twoim zestawie narzędzi data science.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wnioskowanie w regresji liniowej w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 159 recenzji

W tym kursie nauczysz się wykonywać inferencję za pomocą modeli liniowych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Symulacje Monte Carlo w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 156 recenzji

Naucz się projektować i uruchamiać własne symulacje Monte Carlo w Pythonie!

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Strategia danych

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 1734 recenzje

Opanuj strategiczne zarządzanie danymi dla doskonałości biznesowej.

Zarządzanie danymi

1 godzina

Kurs

Studium przypadku: analiza e-commerce w Power BI

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 199 recenzji

W e-commerce kluczowe jest zwiększanie sprzedaży i obniżanie kosztów. Analizuj dane z internetowej firmy sprzedającej artykuły dla zwierząt za pomocą Power BI.

Wizualizacja danych

4 godziny

FAQs

Czym jest data science?

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.

Jak mogę nauczyć się data science?

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.

Jakich umiejętności wymaga data science?

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.

Do czego mogę używać data science?

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.

Czy data science to dobra kariera?

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.

Czy trudno zostać data scientist?

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.

Czy data science wymaga programowania?

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.

Jak długo trwa zostanie data scientist?

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.

Jakich tematów mogę się uczyć w ramach data science?

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 swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.