Kurs
Trust and Security with Google Cloud
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 154 recenzje
Trust and Security with Google Cloud
Chmura
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Trust and Security with Google Cloud
Chmura
Kurs
Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz praktyczne aplikacje w Pythonie — ćwicz OOP i zasady inżynierii oprogramowania, by pisać czysty, łatwy w utrzymaniu kod.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zostań ekspertem w dopasowywaniu modeli ARIMA (autoregresyjnych zintegrowanych średnich ruchomych) do danych szeregów czasowych w R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą Pythona.
Uczenie maszynowe
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
Naucz się pracować z danymi strumieniowymi, używając technologii serverless w AWS.
Chmura
Kurs
Analizuj dane tekstowe w R, korzystając z frameworku tidy.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zdobądź intuicję, jak działają klastrowanie hierarchiczne i k-means, i naucz się stosować je do wyciągania wniosków z danych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj tworzenie zaawansowanych i skutecznych modeli machine learning w Pythonie z użyciem technik ensemble, takich jak bagging, boosting i stacking.
Uczenie maszynowe
Kurs
Kurs Generalized Linear Model rozszerza zestaw narzędzi regresji o regresję logistyczną i Poissona.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs uczy kluczowych pojęć machine learning, takich jak tworzenie i ocena modeli predykcyjnych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się tworzyć graficzny pulpit nawigacyjny w Google Sheets do śledzenia wyników papierów wartościowych.
Finanse stosowane
Kurs
W studium przypadku Power BI wcielisz się w młodszego tradera, analizując obrót hipotekami i doskonaląc modelowanie danych oraz analizę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Innovating with Google Cloud AI
Chmura
Kurs
Poznaj szczegóły, na które data scientists poświęcają 70–80% czasu: data wrangling i feature engineering.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się, jak sprawić, by modele GenAI naprawdę odzwierciedlały ludzkie wartości, zdobywając praktyczne doświadczenie z zaawansowanymi LLM.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się dobierać, wykorzystywać i zabezpieczać magazyny danych AWS, takie jak DynamoDB i S3, dzięki ćwiczeniom w konsoli i realnym scenariuszom.
Chmura
Kurs
Rozwijaj umiejętność podejmowania decyzji dzięki Decision Models, metodom analizy, zarządzaniu ryzykiem i technikom optymalizacji.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Poznaj Alteryx Designer na przykładzie danych z handlu detalicznego, by usprawnić analizę sprzedaży i podejmowanie decyzji strategicznych.
Przygotowanie danych
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Chmura
Kurs
Twórz interaktywne dashboardy w R z użyciem potężnego pakietu shinydashboard. Twórz dynamiczne i angażujące wizualizacje dla swojej publiczności.
Raportowanie
Kurs
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Chmura
Kurs
Zdobądź praktyczne doświadczenie w wyciąganiu trafnych wniosków na podstawie danych na tym czterogodzinnym kursie o wnioskowaniu statystycznym w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia analizy zapasów z użyciem DAX i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Chmura
Kurs
Poznaj projektowanie ankiet z użyciem popularnych struktur projektowych, a następnie wizualizuj i analizuj wyniki ankiet.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj różne paradygmaty programowania, w tym imperatywne i deklaratywne, proceduralne, funkcyjne oraz obiektowe.
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.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.