Przejdź do głównej treści

Kursy z danych, AI i chmury

Opanuj umiejętności, które się liczą

Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Ukończ krótkie rozdziały

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
82 Kursy

Kurs

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 244 recenzje

Poznaj zarządzanie ryzykiem, wartość zagrożoną i więcej, stosując je do kryzysu finansowego z 2008 roku w Pythonie.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Uczenie maszynowe z PySpark

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 754 recenzje

Naucz się tworzyć prognozy z danych w Apache Spark, używając drzew decyzyjnych, regresji logistycznej, regresji liniowej, zespołów i potoków.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Zapytania do bazy danych PostgreSQL w Javie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 148 recenzji

Połącz Java z PostgreSQL za pomocą JDBC. Twórz bezpieczne zapytania, zarządzaj transakcjami i sprawnie obsługuj duże zbiory danych.

Tworzenie oprogramowania

3 godziny

Kurs

Monitorowanie uczenia maszynowego w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 399 recenzji

Ten kurs obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby zbudować podstawowy system monitorowania uczenia maszynowego w Pythonie

Uczenie maszynowe

3 godziny

Kurs

Databricks z Python SDK

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 95 recenzji

Opanuj Databricks z Pythonem: naucz się uwierzytelniania, zarządzania klastrami, automatyzacji zadań i programowego odpytywania modeli AI.

Sztuczna inteligencja

3 godziny

Kurs

Modele ARIMA w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 427 recenzji

Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Graph RAG z LangChain i Neo4j

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 122 recenzje

Twórz dokładniejsze i bardziej niezawodne systemy RAG dzięki Graph RAG i hybrydowemu RAG.

Sztuczna inteligencja

3 godziny

Kurs

Głębokie uczenie ze wzmocnieniem w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 292 recenzje

Opanuj i stosuj zaawansowane algorytmy Deep Reinforcement Learning oraz techniki udoskonalania i optymalizacji.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

Kurs

Programowanie obiektowe z S3 i R6 w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 304 recenzje

Zarządzaj złożonością kodu, używając programowania obiektowego z systemami S3 i R6.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Studium przypadku: tworzenie oprogramowania w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 309 recenzji

Twórz praktyczne aplikacje w Pythonie — ćwicz OOP i zasady inżynierii oprogramowania, by pisać czysty, łatwy w utrzymaniu kod.

Tworzenie oprogramowania

3 godziny

Kurs

Wnioskowanie w regresji liniowej w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 179 recenzji

W tym kursie nauczysz się wykonywać inferencję za pomocą modeli liniowych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 95 recenzji

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

Importowanie i czyszczenie danych

3 godziny

Kurs

Inżynieria cech z PySpark

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 310 recenzji

Poznaj szczegóły, na które data scientists poświęcają 70–80% czasu: data wrangling i feature engineering.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Tworzenie agentic workflows z LlamaIndex

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 74 recenzje

Twórz agentowe przepływy pracy AI, które planują, wyszukują, zapamiętują i współpracują, używając LlamaIndex.

Sztuczna inteligencja

2 godziny

Kurs

Metody zespołowe w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 427 recenzji

Poznaj tworzenie zaawansowanych i skutecznych modeli machine learning w Pythonie z użyciem technik ensemble, takich jak bagging, boosting i stacking.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Modelowanie obrazów z Keras

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 93 recenzje

Naucz się analizować obrazy w Keras z Pythonem, tworząc, trenując i oceniając konwolucyjne sieci neuronowe.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

Kurs

Efektywne trenowanie modeli AI z PyTorch

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 107 recenzji

Dowiedz się, jak skrócić czas trenowania dużych modeli językowych dzięki Accelerator i Trainer do trenowania rozproszonego

Sztuczna inteligencja

4 godziny

Kurs

Analiza czynnikowa w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 164 recenzje

Poznaj zmienne ukryte, np. osobowość, dzięki eksploracyjnej i konfirmacyjnej analizie czynnikowej.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Analiza sieci w Pythonie – poziom średniozaawansowany

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 89 recenzji

Analizuj wykresy szeregów czasowych, używaj grafów dwudzielnych i zdobądź umiejętności potrzebne do rozwiązywania zaawansowanych problemów w analizie sieci.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Symulacja zdarzeń dyskretnych w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 80 recenzji

Odkryj moc symulacji zdarzeń dyskretnych w optymalizacji procesów biznesowych. Twórz cyfrowe bliźniaki z użyciem pakietu SimPy w Pythonie.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Podstawy wnioskowania statystycznego w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 231 recenzji

Zdobądź praktyczne doświadczenie w wyciąganiu trafnych wniosków na podstawie danych na tym czterogodzinnym kursie o wnioskowaniu statystycznym w Pythonie.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

FAQs

Czym jest data science?

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.

Jak mogę nauczyć się data science?

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.

Jakich umiejętności wymaga data science?

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.

Do czego mogę używać data science?

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.

Czy data science to dobra kariera?

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.

Czy trudno zostać data scientist?

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.

Czy data science wymaga programowania?

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.

Jak długo trwa zostanie data scientist?

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.

Jakich tematów mogę się uczyć w ramach data science?

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 swoje umiejętności danych z DataCamp for Mobile

Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.