Kurs
Modele ARIMA w Pythonie
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 460 recenzji
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Build intelligent agents with Python to reason, act, and solve real-world tasks.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Połącz Java z PostgreSQL za pomocą JDBC. Twórz bezpieczne zapytania, zarządzaj transakcjami i sprawnie obsługuj duże zbiory danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz dokładniejsze i bardziej niezawodne systemy RAG dzięki Graph RAG i hybrydowemu RAG.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ten kurs obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby zbudować podstawowy system monitorowania uczenia maszynowego w Pythonie
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj Databricks z Pythonem: naucz się uwierzytelniania, zarządzania klastrami, automatyzacji zadań i programowego odpytywania modeli AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykonywać inferencję za pomocą modeli liniowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się, jak podejść do konkursów na Kaggle i je wygrywać.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj i stosuj zaawansowane algorytmy Deep Reinforcement Learning oraz techniki udoskonalania i optymalizacji.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zarządzaj złożonością kodu, używając programowania obiektowego z systemami S3 i R6.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz praktyczne aplikacje w Pythonie — ćwicz OOP i zasady inżynierii oprogramowania, by pisać czysty, łatwy w utrzymaniu kod.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się pracować z danymi strumieniowymi, używając technologii serverless w AWS.
Chmura
Kurs
Poznaj tworzenie zaawansowanych i skutecznych modeli machine learning w Pythonie z użyciem technik ensemble, takich jak bagging, boosting i stacking.
Uczenie maszynowe
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
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Zdobądź praktyczne doświadczenie w wyciąganiu trafnych wniosków na podstawie danych na tym czterogodzinnym kursie o wnioskowaniu statystycznym w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie nauczysz się dopasowywać modele hierarchiczne z efektami losowymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
Udoskonal wiedzę i przygotuj się do kolejnej rozmowy kwalifikacyjnej, ćwicząc pytania rekrutacyjne z Python machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować obrazy w Keras z Pythonem, tworząc, trenując i oceniając konwolucyjne sieci neuronowe.
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie nauczysz się technik wnioskowania statystycznego na danych liczbowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pisać zapytania rekurencyjne i odpytywać hierarchiczne struktury danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz agentowe przepływy pracy AI, które planują, wyszukują, zapamiętują i współpracują, używając LlamaIndex.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozszerz swój zestaw narzędzi regresji o modele logistyczne i Poissona oraz naucz się je trenować, rozumieć, walidować i prognozować.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się tworzyć pipeline’y, które przetrwają próbę czasu.
Uczenie maszynowe
Kurs
Analizuj wykresy szeregów czasowych, używaj grafów dwudzielnych i zdobądź umiejętności potrzebne do rozwiązywania zaawansowanych problemów w analizie sieci.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przygotuj się do rozmowy ze statystyki: powtórz prawdopodobieństwo warunkowe, testy A/B, kompromis między obciążeniem a wariancją i nie tylko.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Odkryj moc symulacji zdarzeń dyskretnych w optymalizacji procesów biznesowych. Twórz cyfrowe bliźniaki z użyciem pakietu SimPy w Pythonie.
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.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.