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
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Twórz interaktywne aplikacje AI w Sigma, korzystając z danych wejściowych użytkownika, akcji i dopracowanych interfejsów — bez kodowania.
Raportowanie
Kurs
Dowiedz się, jak przekształcać i analizować dane w swoim koncie Microsoft Fabric
Inne
Kurs
Zapewnij wysoką jakość danych w workflow data science i data engineering dzięki bibliotece Great Expectations w Pythonie.
Inżynieria danych
Kurs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Chmura
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje, które skutecznie i efektywnie pomagają komunikować wyniki.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj Data Version Control do zarządzania danymi ML. Opanuj konfigurację, automatyzuj pipeline’y i oceniaj modele bezproblemowo.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj szczegóły, na które data scientists poświęcają 70–80% czasu: data wrangling i feature engineering.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj zaawansowane umiejętności pracy w wierszu poleceń, by pobierać, przetwarzać i przekształcać dane, w tym pipeline machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się identyfikować, analizować, usuwać i imputować brakujące dane w Pythonie.
Przetwarzanie danych
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
Kurs
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Zarządzanie danymi
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się tworzyć atrakcyjne wizualizacje danych geoprzestrzennych w Pythonie, używając pakietu geopandas i map folium.
Wizualizacja danych
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Chmura
Kurs
Poznaj zmienne ukryte, np. osobowość, dzięki eksploracyjnej i konfirmacyjnej analizie czynnikowej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dostosuj Llama do własnych zadań za pomocą TorchTune i poznaj techniki efektywnego fine-tuningu, takie jak kwantyzacja.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Chmura
Kurs
Dowiedz się, jak używać rachunku zysków i strat oraz bilansu w Power BI
Finanse stosowane
Kurs
Wykrywaj anomalie w analizie danych i rozbuduj swój zestaw narzędzi statystycznych w Pythonie na tym czterogodzinnym kursie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się projektować i wdrażać wyzwalacze w SQL Server na podstawie praktycznych przykładów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Odblokuj potencjał swoich danych, ucząc się wykrywać i ograniczać bias dla precyzyjnej analizy i wiarygodnych modeli.
Zarządzanie danymi
Kurs
Poznaj analizę danych bayesowską, jej działanie i dlaczego to przydatne narzędzie w Twoim zestawie narzędzi data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykonywać inferencję za pomocą modeli liniowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Innovating with Google Cloud AI
Chmura
Kurs
Naucz się projektować i uruchamiać własne symulacje Monte Carlo w Pythonie!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj strategiczne zarządzanie danymi dla doskonałości biznesowej.
Zarządzanie danymi
Kurs
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
Kurs
Naucz się używać RNN do klasyfikacji sentymentu tekstu, generowania zdań i tłumaczenia tekstu między językami.
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.