Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj kluczowe techniki optymalizacji wydajności Java — od efektywności algorytmów po strojenie JVM i wielowątkowość.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się obliczać miarodajne miary ryzyka i wyników oraz tworzyć optymalny portfel dla pożądanego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.
Finanse stosowane
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
Naucz się ładować, przekształcać i transkrybować mowę z surowych plików audio w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pisać skuteczne testy w Javie z użyciem JUnit i Mockito, aby tworzyć solidne, niezawodne aplikacje z pewnością.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Ten kurs obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby zbudować podstawowy system monitorowania uczenia maszynowego w Pythonie
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj szczegóły, na które data scientists poświęcają 70–80% czasu: data wrangling i feature engineering.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj zmienne ukryte, np. osobowość, dzięki eksploracyjnej i konfirmacyjnej analizie czynnikowej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się używać RNN do klasyfikacji sentymentu tekstu, generowania zdań i tłumaczenia tekstu między językami.
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
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się, jak sprawić, by modele GenAI naprawdę odzwierciedlały ludzkie wartości, zdobywając praktyczne doświadczenie z zaawansowanymi LLM.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz agentowe przepływy pracy AI, które planują, wyszukują, zapamiętują i współpracują, używając LlamaIndex.
Sztuczna inteligencja
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 praktyczne aplikacje w Pythonie — ćwicz OOP i zasady inżynierii oprogramowania, by pisać czysty, łatwy w utrzymaniu kod.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zarządzaj złożonością kodu, używając programowania obiektowego z systemami S3 i R6.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Udoskonal wiedzę i przygotuj się do kolejnej rozmowy kwalifikacyjnej, ćwicząc pytania rekrutacyjne z Python machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się pisać zapytania rekurencyjne i odpytywać hierarchiczne struktury danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie nauczysz się technik wnioskowania statystycznego na danych liczbowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Naucz się tworzyć pipeline’y, które przetrwają próbę czasu.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać techniki statystyczne do pracy z danymi kategorycznymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj narzędzia i techniki, by wykorzystać własne big data do tworzenia pozytywnych doświadczeń dla użytkowników.
Uczenie maszynowe
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
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Chmura
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.