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
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zaawansowane umiejętności pracy w wierszu poleceń, by pobierać, przetwarzać i przekształcać dane, w tym pipeline machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się pracować z danymi strumieniowymi, używając technologii serverless w AWS.
Chmura
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykonywać inferencję za pomocą modeli liniowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pisać skrypty, które wychwytują i obsługują błędy oraz kontrolują wiele operacji wykonywanych jednocześnie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych
Przetwarzanie danych
Kurs
Twórz interaktywne aplikacje AI w Sigma, korzystając z danych wejściowych użytkownika, akcji i dopracowanych interfejsów — bez kodowania.
Raportowanie
Kurs
Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj Google Cloud Platform (GCP) dzięki temu kursowi o przechowywaniu danych, obsłudze danych i modernizacji biznesu z użyciem GCP.
Chmura
Kurs
Naucz się, jak podejść do konkursów na Kaggle i je wygrywać.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Innovating with Google Cloud AI
Chmura
Kurs
Ten kurs wprowadza do klastrowania i redukcji wymiarowości w R z perspektywy uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj analizę danych bayesowską, jej działanie i dlaczego to przydatne narzędzie w Twoim zestawie narzędzi data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj biegłość w danych! Poznaj umiejętności dla osób i organizacji, zrozum zachowania i buduj kulturę opartą na danych.
Umiejętność korzystania z 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
Poznaj Alteryx Designer na przykładzie danych z handlu detalicznego, by usprawnić analizę sprzedaży i podejmowanie decyzji strategicznych.
Przygotowanie danych
Kurs
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Chmura
Kurs
Opanuj manipulację danymi szeregów czasowych w R: import, podsumowanie i filtrowanie z zoo, lubridate i xts.
Przetwarzanie danych
Kurs
Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się ładować, przekształcać i transkrybować mowę z surowych plików audio w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się obliczać miarodajne miary ryzyka i wyników oraz tworzyć optymalny portfel dla pożądanego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.
Finanse stosowane
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy analizowania, manipulowania i obliczania dat i godzin w R.
Tworzenie oprogramowania
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
Łącz tekst, obrazy, audio i wideo z najnowszymi modelami AI od Hugging Face i twórz nowe obrazy oraz filmy!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać skryptów Python w Power BI do przygotowania danych, wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Optymalizuj łańcuchy dostaw dzięki mocy Python i PuLP.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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.