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 i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
770 Kursów

Kurs

Analiza koszyka zakupowego w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 269 recenzji

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

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Przetwarzanie danych w wierszu poleceń

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 511 recenzji

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

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Wnioskowanie w regresji liniowej w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 172 recenzje

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Transakcje i obsługa błędów w SQL Server

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 290 recenzji

Naucz się pisać skrypty, które wychwytują i obsługują błędy oraz kontrolują wiele operacji wykonywanych jednocześnie.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Analiza szeregów czasowych w SQL Server

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 383 recenzje

Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych

Przetwarzanie danych

5 godzin

Kurs

Wprowadzenie do aplikacji AI w Sigma

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 145 recenzji

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

Raportowanie

2 godziny

Kurs

Uczenie maszynowe w finansach z Pythonem

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 212 recenzji

Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do GCP

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 348 recenzji

Poznaj Google Cloud Platform (GCP) dzięki temu kursowi o przechowywaniu danych, obsłudze danych i modernizacji biznesu z użyciem GCP.

Chmura

2 godziny

Kurs

Bayesowska analiza danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 261 recenzji

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Uczenie nienadzorowane w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 105 recenzji

Ten kurs wprowadza do klastrowania i redukcji wymiarowości w R z perspektywy uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 105 recenzji

W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Podstawy bayesowskiej analizy danych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 219 recenzji

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Płynność w świecie danych

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 300 recenzji

Opanuj biegłość w danych! Poznaj umiejętności dla osób i organizacji, zrozum zachowania i buduj kulturę opartą na danych.

Umiejętność korzystania z danych

2 godziny

Kurs

Case Study: Analyzing Job Market Data in Tableau

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 563 recenzje

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

Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 45 recenzji

Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.

Chmura

1 godzina

Kurs

Manipulowanie danymi szeregów czasowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 291 recenzji

Opanuj manipulację danymi szeregów czasowych w R: import, podsumowanie i filtrowanie z zoo, lubridate i xts.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

RNA-Seq z Bioconductor w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 143 recenzje

Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Przetwarzanie mowy w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 274 recenzje

Naucz się ładować, przekształcać i transkrybować mowę z surowych plików audio w Pythonie.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do analizy portfela w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 348 recenzji

Naucz się obliczać miarodajne miary ryzyka i wyników oraz tworzyć optymalny portfel dla pożądanego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do analizy sieci w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 221 recenzji

Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Praca z datami i czasem w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 94 recenzje

Poznaj podstawy analizowania, manipulowania i obliczania dat i godzin w R.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do optymalizacji w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 200 recenzji

Naucz się rozwiązywać rzeczywiste problemy optymalizacyjne z użyciem SciPy i PuLP w Pythonie — od podstaw po optymalizację z ograniczeniami i złożoną.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Modele multimodalne z Hugging Face

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 173 recenzje

Łącz tekst, obrazy, audio i wideo z najnowszymi modelami AI od Hugging Face i twórz nowe obrazy oraz filmy!

Sztuczna inteligencja

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do Pythona w Power BI

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 147 recenzji

Naucz się używać skryptów Python w Power BI do przygotowania danych, wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.

Przetwarzanie danych

3 godziny

Kurs

Analityka łańcucha dostaw w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 94 recenzje

Optymalizuj łańcuchy dostaw dzięki mocy Python i PuLP.

Eksploracyjna analiza danych

4 godziny

Kurs

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 202 recenzje

Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.

Prawdopodobieństwo i statystyka

5 godzin

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.