Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się tworzyć atrakcyjne wizualizacje danych geoprzestrzennych w Pythonie, używając pakietu geopandas i map folium.
Wizualizacja danych
Kurs
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się projektować i wdrażać wyzwalacze w SQL Server na podstawie praktycznych przykładów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych w SQL Server.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się przechowywać, zabezpieczać, skalować i przetwarzać dane w Azure, używając Blob Storage, Cosmos DB, kolejek i usług sterowanych zdarzeniami.
Chmura
Kurs
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
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
Naucz się używać Pythona do analizy odpływu klientów i budowy modelu do jego przewidywania.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Dowiedz się, jak skrócić czas trenowania dużych modeli językowych dzięki Accelerator i Trainer do trenowania rozproszonego
Sztuczna inteligencja
Kurs
Analizuj dane tekstowe w R, korzystając z frameworku tidy.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się identyfikować, analizować, usuwać i imputować brakujące dane w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Wizualizuj sezonowość, trendy i inne wzorce w danych szeregów czasowych.
Wizualizacja danych
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
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Wizualizacja danych
Kurs
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zostań ekspertem w dopasowywaniu modeli ARIMA (autoregresyjnych zintegrowanych średnich ruchomych) do danych szeregów czasowych w R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Rozwijaj umiejętność podejmowania decyzji dzięki Decision Models, metodom analizy, zarządzaniu ryzykiem i technikom optymalizacji.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Poznaj dwa kluczowe zadania wnioskowania statystycznego: estymację parametrów i testowanie hipotez.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Udoskonal wiedzę i przygotuj się do kolejnej rozmowy kwalifikacyjnej, ćwicząc pytania rekrutacyjne z Python machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać RNN do klasyfikacji sentymentu tekstu, generowania zdań i tłumaczenia tekstu między językami.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz, zabezpieczaj i zarządzaj API z Azure API Management dzięki praktyce.
Chmura
Kurs
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia analizy zapasów z użyciem DAX i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj koncepcje i zastosowania modeli liniowych z python i twórz modele do opisu, prognozowania i wyciągania wniosków ze wzorców danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak efektywnie zbierać i pobierać dane z dowolnej strony internetowej za pomocą R.
Przygotowanie danych
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Chmura
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.