Kurs
Marketing Analytics w Google Sheets
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 224 recenzje
Naucz się zapewniać czyste wprowadzanie danych i tworzyć dynamiczne pulpity nawigacyjne do prezentacji danych marketingowych.
Raportowanie
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się zapewniać czyste wprowadzanie danych i tworzyć dynamiczne pulpity nawigacyjne do prezentacji danych marketingowych.
Raportowanie
Kurs
Naucz się odróżniać rzeczywiste różnice od losowego szumu i poznaj psychologiczne podpórki, których używamy, a które zakłócają racjonalne podejmowanie decyzji.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak uzyskiwać dostęp do danych finansowych z plików lokalnych oraz źródeł internetowych.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się monitorować, diagnozować i optymalizować aplikacje Azure za pomocą Azure Monitor, Application Insights i Log Analytics.
Chmura
Kurs
Poznaj projektowanie skalowalnych architektur sterowanych zdarzeniami w Azure z użyciem usług komunikacyjnych i integracji z realnego świata.
Chmura
Kurs
Poznaj wycenę przedsiębiorstw w praktyce i studiach przypadków z użyciem zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF).
Finanse stosowane
Kurs
Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz interaktywne dashboardy w R z użyciem potężnego pakietu shinydashboard. Twórz dynamiczne i angażujące wizualizacje dla swojej publiczności.
Raportowanie
Kurs
Dowiedz się, jak importować, czyścić i przetwarzać dane IoT w Pythonie, aby przygotować je do machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs jest dla użytkowników R, którzy chcą szybko opanować Python!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj RAG z Weaviate! Osadzaj tekst i obrazy do wyszukiwania oraz eksperymentuj z wyszukiwaniem wektorowym, BM25 i hybrydowym.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się analizować sprawozdania finansowe za pomocą Pythona. Obliczaj wskaźniki, oceniaj kondycję finansową, obsługuj brakujące wartości i prezentuj analizę.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się segmentować klientów w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Diagnozuj, wizualizuj i uzupełniaj brakujące dane za pomocą różnych technik imputacji oraz wskazówek, jak poprawić wyniki.
Przetwarzanie danych
Kurs
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanse stosowane
Kurs
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj różne paradygmaty programowania, w tym imperatywne i deklaratywne, proceduralne, funkcyjne oraz obiektowe.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z R, analizując dane detaliczne i tworząc rekomendacje filmów.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawy modelowania biznesowego: przepływy pieniężne, inwestycje, renty, amortyzację kredytu i więcej w Google Sheets.
Finanse stosowane
Kurs
Wykorzystaj moc narzędzi tidyverse, aby tworzyć grafiki publikacyjnej jakości i raporty w niestandardowym stylu, które komunikują wyniki.
Wizualizacja danych
Kurs
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Chmura
Kurs
Twórz aplikacje chmurowe na AWS z API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge i Kinesis. Opanuj serverless i wzorce oparte na zdarzeniach na egzamin DVA-C02.
Chmura
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Chmura
Kurs
Poznaj narzędzia i techniki, by wykorzystać własne big data do tworzenia pozytywnych doświadczeń dla użytkowników.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się czytać, eksplorować i przetwarzać dane przestrzenne, a potem wykorzystaj je do tworzenia informacyjnych map w R.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się technik wnioskowania statystycznego na danych liczbowych.
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.