Kurs
Obliczenia w Sigma
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 207 recenzji
Twórz dynamiczne obliczenia Sigma, by analizować dane, automatyzować logikę i odkrywać trendy na praktycznych przykładach biznesowych.
Przetwarzanie danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Twórz dynamiczne obliczenia Sigma, by analizować dane, automatyzować logikę i odkrywać trendy na praktycznych przykładach biznesowych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Testuj chatbota, który dzięki Twoim umiejętnościom promptowania dobiera klientom idealne produkty do pielęgnacji skóry, dając spersonalizowane wyniki.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się budować modele deep learning w TensorFlow.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Przestań przepisywać te same łączenia i obliczenia, a zacznij korzystać z dobrze zarządzanej, skalowalnej analityki z modelami danych Sigma.
Raportowanie
Kurs
Analizuj dynamikę rynku i opracuj strategiczny plan wejścia dla producenta EV z użyciem generative AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ćwicz Power BI na naszym studium przypadku z branży ochrony zdrowia. Analizuj dane, odkrywaj wnioski o efektywności i twórz dashboard.
Wizualizacja danych
Kurs
Twórz interaktywne aplikacje AI w Sigma, korzystając z danych wejściowych użytkownika, akcji i dopracowanych interfejsów — bez kodowania.
Raportowanie
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Inżynieria danych
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby zbudować podstawowy system monitorowania uczenia maszynowego w Pythonie
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj Google Cloud Platform (GCP) dzięki temu kursowi o przechowywaniu danych, obsłudze danych i modernizacji biznesu z użyciem GCP.
Chmura
Kurs
Opanuj Databricks z Pythonem: naucz się uwierzytelniania, zarządzania klastrami, automatyzacji zadań i programowego odpytywania modeli AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
Uczenie maszynowe
Kurs
Podnieś swoje umiejętności raportowania dzięki wbudowanym funkcjom statystycznym Tableau.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj projektowanie skalowalnych architektur sterowanych zdarzeniami w Azure z użyciem usług komunikacyjnych i integracji z realnego świata.
Chmura
Kurs
Twórz dokładniejsze i bardziej niezawodne systemy RAG dzięki Graph RAG i hybrydowemu RAG.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz interaktywne aplikacje webowe w R z Shiny, umożliwiając zespołowi analizę danych w formie dashboardów i wizualizacji.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Chmura
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Chmura
Kurs
Dowiedz się, jak używać rachunku zysków i strat oraz bilansu w Power BI
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się wdrażać rozproszone zarządzanie danymi i uczenie maszynowe w Spark z użyciem pakietu PySpark.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj Alteryx Designer na przykładzie danych z handlu detalicznego, by usprawnić analizę sprzedaży i podejmowanie decyzji strategicznych.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą Pythona.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się monitorować, diagnozować i optymalizować aplikacje Azure za pomocą Azure Monitor, Application Insights i Log Analytics.
Chmura
Kurs
Dostosuj Llama do własnych zadań za pomocą TorchTune i poznaj techniki efektywnego fine-tuningu, takie jak kwantyzacja.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się okiełznać surowe, chaotyczne dane w bazie PostgreSQL, by wyciągać trafne wnioski.
Przygotowanie 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 naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.