course
Introduction to Tableau
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 10.1K
Start your Tableau journey with our Introduction to Tableau course. Discover Tableau basics such as its features and dashboards.
Wizualizacja danych
Obejrzyj krótkie filmy prowadzone przez doświadczonych instruktorów, a następnie przećwicz zdobytą wiedzę, korzystając z interaktywnych ćwiczeń w przeglądarce.
Lub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.course
Start your Tableau journey with our Introduction to Tableau course. Discover Tableau basics such as its features and dashboards.
Wizualizacja danych
course
Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
Sztuczna inteligencja
course
Learn the fundamentals of statistics, including measures of center and spread, probability distributions, and hypothesis testing with no coding involved!
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
Umiejętności korzystania z danych
course
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Przygotowanie danych
course
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Manipulacja danymi
course
Learn about Microsoft Copilot and 365 Copilot to enhance productivity, streamline workflows, and make informed, data-driven decisions in your business.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Sztuczna inteligencja
course
An introduction to data visualization with no coding involved.
Wizualizacja danych
course
Get started on the path to exploring and visualizing your own data with the tidyverse, a powerful and popular collection of data science tools within R.
Rozwój oprogramowania
course
Dive into the Python ecosystem, discovering modules and packages along with how to write custom functions!
Rozwój oprogramowania
course
Continue your journey to becoming an R ninja by learning about conditional statements, loops, and vector functions.
Rozwój oprogramowania
course
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
Eksploracyjna analiza danych
course
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Eksploracyjna analiza danych
course
In this interactive Power BI course, you’ll learn how to use Power Query Editor to transform and shape your data to be ready for analysis.
Przygotowanie danych
course
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Power BI, and need to figure out why customers are churning.
Wizualizacja danych
course
Learn the key concepts of data modeling on Power BI.
Manipulacja danymi
course
Learn to design databases in SQL to process, store, and organize data in a more efficient way.
Inżynieria danych
course
Learn the role Generative Artificial Intelligence plays today and will play in the future in a business environment.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to create one of the most efficient ways of storing data - relational databases!
Rozwój oprogramowania
course
Learn how to create informative and attractive visualizations in Python using the Seaborn library.
Wizualizacja danych
course
Snowflake is a top data warehousing platform. Learn how they use Snowsight, a user-friendly SQL interface for accessing and exploring data.
Magazyn danych
course
Learn to produce meaningful and beautiful data visualizations with ggplot2 by understanding the grammar of graphics.
Wizualizacja danych
course
Learn how to create, customize, and share data visualizations using Matplotlib.
Wizualizacja danych
course
Unlock the power of ChatGPT with better prompts, accurate responses, and safe AI use. Improve efficiency and get the most from AI conversations!
Sztuczna inteligencja
course
Dive deep into the principles and best practices of prompt engineering to leverage powerful language models like ChatGPT to solve real-world problems.
Sztuczna inteligencja
course
Learn about the Databricks Lakehouse platform and how it can modernize data architectures and improve data management processes.
Inżynieria danych
course
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
Rozwój oprogramowania
course
Learn how to create a range of visualizations in Excel for different data layouts, ensuring you incorporate best practices to help you build dashboards.
Wizualizacja danych
Data science to dziedzina wiedzy skupiająca się na pozyskiwaniu informacji z danych. Wykorzystując umiejętności programistyczne, metody naukowe, algorytmy i inne, naukowcy zajmujący się danymi analizują dane, aby wyciągać z nich praktyczne wnioski.
Musisz nauczyć się języka programowania, takiego jak Python lub R, oraz opanować podstawy matematyki i statystyki. Znajomość metod analizy danych i narzędzi do nauki o danych jest również niezbędna. Istnieje wiele sposobów nauki o danych. Oprócz formalnych metod edukacji, takich jak studia wyższe czy uniwersyteckie, istnieje wiele innych źródeł, które pomogą Ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów i samouczków online dostępne są książki, filmy i wiele innych.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, specjaliści ds. data science potrzebują umiejętności programowania w językach takich jak Python, R i SQL. Dodatkowo, data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, znajomości wizualizacji danych, ich przetwarzania i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (deep learning).
W celach zawodowych niemal każda branża może w pewnym stopniu wykorzystać naukę danych. Organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują naukę danych do wykrywania i leczenia chorób, a firmy finansowe do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszystkie branże wykorzystują naukę danych w marketingu, na przykład do tworzenia systemów rekomendacji i analizy odejść klientów.
Tak, nauka o danych należy do najszybciej rozwijających się sektorów w Stanach Zjednoczonych i na świecie. To również jedna z najlepiej płatnych karier. Według danych Payscale, doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi zarabiają średnio 97 609 dolarów i mają ocenę satysfakcji na poziomie czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science mogą być trudne do zdobycia, często wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w tej dziedzinie wymaga intensywnej nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga również dużego doświadczenia praktycznego.
Tak, potrzebne będzie Ci pewne doświadczenie w programowaniu w językach takich jak Python, R, SQL, Java i C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię, język programowania Python jest często preferowanym wyborem wśród nowicjuszy.
Osoba bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub wiedzy matematycznej, zazwyczaj potrzebuje od 7 do 12 miesięcy intensywnej nauki, aby osiągnąć poziom początkującego analityka danych. Należy jednak pamiętać, że nauka wyłącznie podstaw teoretycznych analityki danych może nie uczynić z Ciebie prawdziwego analityka danych.
Po opanowaniu podstaw nauki o danych możesz specjalizować się w różnych obszarach, m.in. w uczeniu maszynowym, sztucznej inteligencji, analizie dużych zbiorów danych, analityce biznesowej i inteligencji, eksploracji danych i innych.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.