course
Introduction to Spark SQL in Python
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.4+
- 457
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Manipulacja danymi
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
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Manipulacja danymi
course
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Manipulacja danymi
course
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
Finanse stosowane
course
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
Chmura
course
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
Sztuczna inteligencja
course
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Uczenie maszynowe
course
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Uczenie maszynowe
course
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Rozwój oprogramowania
course
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Uczenie maszynowe
course
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
Rozwój oprogramowania
course
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Rozwój oprogramowania
course
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
Manipulacja danymi
course
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Sztuczna inteligencja
course
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Rozwój oprogramowania
course
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
Uczenie maszynowe
course
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importowanie i czyszczenie danych
course
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
Rozwój oprogramowania
course
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Uczenie maszynowe
course
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
Rozwój oprogramowania
course
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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.