Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Twórz praktyczne aplikacje w Pythonie — ćwicz OOP i zasady inżynierii oprogramowania, by pisać czysty, łatwy w utrzymaniu kod.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się projektować i uruchamiać własne symulacje Monte Carlo w Pythonie!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Zbuduj przestrzeń Databricks Genie od A do Z: opisy, synonimy, instrukcje, relacje tabel, przykładowe zapytania, monitoring i benchmarki.
Inżynieria danych
Kurs
Trust and Security with Google Cloud
Chmura
Kurs
Ułatw wizualizację, eksplorację i imputację brakujących danych dzięki naniar — podejściu przyjaznemu tidyverse do braków danych.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć graficzny pulpit nawigacyjny w Google Sheets do śledzenia wyników papierów wartościowych.
Finanse stosowane
Kurs
Innovating with Google Cloud AI
Chmura
Kurs
W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykonywać inferencję za pomocą modeli liniowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wdrażaj, zabezpieczaj i obsługuj aplikacje w AWS z Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch i X-Ray. Praktyczne przygotowanie do egzaminu DVA-C02.
Chmura
Kurs
Naucz się tworzyć atrakcyjne wizualizacje danych geoprzestrzennych w Pythonie, używając pakietu geopandas i map folium.
Wizualizacja danych
Kurs
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Chmura
Kurs
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Wizualizacja danych
Kurs
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Chmura
Kurs
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Chmura
Kurs
W tym kursie nauczysz się zbierać dane z Twittera i analizować teksty, sieci oraz pochodzenie geograficzne z Twittera.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się używać i prezentować modele regresji logistycznej do tworzenia prognoz.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się, jak sprawić, by modele GenAI naprawdę odzwierciedlały ludzkie wartości, zdobywając praktyczne doświadczenie z zaawansowanymi LLM.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Chmura
Kurs
Naucz się pracować z danymi strumieniowymi, używając technologii serverless w AWS.
Chmura
Kurs
Poznaj analizę danych bayesowską, jej działanie i dlaczego to przydatne narzędzie w Twoim zestawie narzędzi data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wykrywaj anomalie w analizie danych i rozbuduj swój zestaw narzędzi statystycznych w Pythonie na tym czterogodzinnym kursie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia, w którym zastosujesz koncepcje ETL i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
Rozwijaj umiejętności potrzebne do oczyszczania surowych danych i przekształcania ich w trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się ładować, przekształcać i transkrybować mowę z surowych plików audio w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Opanuj manipulację danymi szeregów czasowych w R: import, podsumowanie i filtrowanie z zoo, lubridate i xts.
Przetwarzanie danych
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importowanie i czyszczenie 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.