Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj pełny potencjał LLM dzięki naszemu kursowi koncepcyjnemu obejmującemu zastosowania LLM, metody treningu, kwestie etyczne i najnowsze badania.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwiń swoją wiedzę o Power BI, poznając podstawy Data Analysis Expressions (DAX), takie jak kolumny obliczeniowe, tabele i miary.
Przetwarzanie danych
Kurs
Snowflake to wiodąca platforma hurtowni danych. Poznaj, jak korzystają z Snowsight — przyjaznego interfejsu SQL do dostępu do danych i ich eksploracji.
Hurtownia danych
Kurs
Poznaj podstawy statystyki, w tym miary położenia i rozproszenia, rozkłady prawdopodobieństwa oraz testowanie hipotez — bez kodowania!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pracować z Microsoft Copilot. Opanuj promptowanie, poruszaj się po aplikacjach Microsoft 365 i twórz własnych agentów.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj gałęzie i zdalne repozytoria do kontroli wersji w zespołowych projektach software i data z Git!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Power BI to potężne narzędzie do wizualizacji danych, używane w raportach i pulpitach nawigacyjnych.
Wizualizacja danych
Kurs
Zacznij swoją przygodę z Tableau dzięki kursowi Wprowadzenie do Tableau. Poznaj podstawy Tableau, takie jak jego funkcje i pulpity nawigacyjne.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj przygotowanie danych w Excelu za pomocą funkcji logicznych, zagnieżdżonych formuł, funkcji wyszukiwania i tabel przestawnych.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj ekosystem Python, odkrywając moduły i pakiety oraz ucząc się pisać własne funkcje!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Wprowadzenie do wizualizacji danych bez kodowania.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj różne funkcje GitHub, poruszanie się po interfejsie i codzienne zadania zespołowe.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Organizacje oparte na danych konsekwentnie opierają się na wnioskach, by inspirować działania i napędzać zmiany.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Poznaj rolę, jaką Generative Artificial Intelligence odgrywa dziś i będzie odgrywać w przyszłości w środowisku biznesowym.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj platformę Databricks Lakehouse i dowiedz się, jak może unowocześnić architektury danych i usprawnić procesy zarządzania danymi.
Inżynieria danych
Kurs
Opanuj odpowiedzialne praktyki AI dzięki temu kompleksowemu kursowi z rzeczywistymi studiami przypadków i interaktywną treścią.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj jeden z najwydajniejszych sposobów przechowywania danych — relacyjne bazy danych!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zacznij odkrywać i wizualizować własne dane z tidyverse — potężnym i popularnym zestawem narzędzi data science w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się projektować bazy danych w SQL, aby przetwarzać, przechowywać i organizować dane wydajniej.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj zasady i najlepsze praktyki prompt engineering, by wykorzystywać modele językowe, takie jak ChatGPT, do rozwiązywania realnych problemów.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się Java od podstaw dzięki temu przyjaznemu dla początkujących kursowi, opanuj kluczowe pojęcia i umiejętności programowania.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Kontynuuj drogę do zostania ninja R, poznając instrukcje warunkowe, pętle i funkcje wektorowe.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poruszaj się po rozbudowanym repozytorium modeli i zbiorów danych dostępnych na Hugging Face Hub.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Dowiedz się, czego potrzeba, by skalować agentów AI, z pomocą frameworków takich jak MCP i A2A.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj Excel Power Query do zaawansowanej transformacji i czyszczenia danych, by usprawnić analizę i podejmowanie decyzji.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj kluczowe pojęcia modelowania danych w Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym interaktywnym kursie Power BI nauczysz się używać Power Query Editor do przekształcania i kształtowania danych, aby były gotowe do analizy.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć różne wizualizacje w Excel dla różnych układów danych, stosując najlepsze praktyki do budowy dashboardów.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj świat Amazon Web Services (AWS) i dowiedz się, dlaczego jest liderem chmury obliczeniowej.
Chmura
Kurs
Przeanalizujesz zestaw danych fikcyjnej firmy Databel w Power BI i ustalisz, dlaczego klienci odchodzą.
Wizualizacja danych
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 naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.