Kurs
Skalowalne modele AI z PyTorch Lightning
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 105 recenzji
Usprawnij projekty AI, budując modułowe modele i opanowując zaawansowaną optymalizację z PyTorch Lightning!
Sztuczna inteligencja
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Usprawnij projekty AI, budując modułowe modele i opanowując zaawansowaną optymalizację z PyTorch Lightning!
Sztuczna inteligencja
Kurs
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia, w którym zastosujesz koncepcje ETL i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zarządzaj złożonością kodu, używając programowania obiektowego z systemami S3 i R6.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Kurs Generalized Linear Model rozszerza zestaw narzędzi regresji o regresję logistyczną i Poissona.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pisać zapytania rekurencyjne i odpytywać hierarchiczne struktury danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj Python, korzystając ze swojej wiedzy o popularnych funkcjach i technikach arkuszy kalkulacyjnych!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj działanie dat w R i odkryj świat instrukcji if, pętli i funkcji na przykładach finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Ten kurs uczy kluczowych pojęć machine learning, takich jak tworzenie i ocena modeli predykcyjnych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się tworzyć pipeline’y, które przetrwają próbę czasu.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj działanie komputerów, projektuj wydajne algorytmy i zgłębiaj teorię obliczeń, by rozwiązywać realne problemy.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj modele GARCH, jak je wdrażać i kalibrować na danych finansowych od akcji po waluty obce.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz DAG-i z TaskFlow API, planowaniem opartym na zasobach i sensorami deferrable oraz uruchamiaj kompleksowy potok SQL ETL z kontrolami jakości.
Inżynieria danych
Kurs
Wykorzystaj umiejętności manipulacji danymi i wizualizacji, aby analizować historyczne głosowania Zgromadzenia Ogólnego ONZ.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Inżynieria danych
Kurs
Rozwijaj umiejętności potrzebne do oczyszczania surowych danych i przekształcania ich w trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj modele drzewiaste i zespoły, by tworzyć predykcje klasyfikacji i regresji z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie nauczysz się zbierać dane z Twittera i analizować teksty, sieci oraz pochodzenie geograficzne z Twittera.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się analizować obrazy w Keras z Pythonem, tworząc, trenując i oceniając konwolucyjne sieci neuronowe.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj SQL, zarządzanie danymi, optymalizację i bezpieczeństwo w Amazon Redshift.
Inżynieria danych
Kurs
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Chmura
Kurs
Trust and Security with Google Cloud
Chmura
Kurs
Zapewnij spójność danych, ucząc się używać transakcji i obsługiwać błędy w środowiskach współbieżnych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Przetwarzanie danych
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
Od customer lifetime value, przewidywania churn po segmentację — poznaj i wdrażaj use cases Machine Learning dla Marketingu w Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj efektywne techniki w pandas, aby zoptymalizować kod Python.
Tworzenie oprogramowania
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.