Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Odblokuj bardziej zaawansowane zastosowania AI, takie jak wyszukiwanie semantyczne i systemy rekomendacji, używając modelu embedding OpenAI!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Odkryj, jak MLOps przenosi modele machine learning z lokalnych notebooków do działających modeli w produkcji, które generują realną wartość biznesową.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj szeroki zakres obliczeń DAX i naucz się ich używać w Microsoft Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się pisać wydajny kod, który działa szybko i sprawnie zarządza zasobami, by uniknąć zbędnego narzutu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj nowoczesne metody integracji danych zewnętrznych z LLM-ami za pomocą Retrieval Augmented Generation (RAG) z LangChain.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy LLM-ów i rewolucyjną architekturę transformer, na której się opierają!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się stosować najlepsze praktyki, by pisać łatwe w utrzymaniu, wielokrotnego użytku, złożone funkcje z dobrą dokumentacją.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Utrwal i poszerz wiedzę o typach danych Pythona, takich jak listy, słowniki i krotki, wykorzystując je do rozwiązywania problemów Data Science.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy programowania obiektowego (OOP), tworząc własne klasy i obiekty!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie nauczysz się używać modeli drzewiastych i zespołów do regresji i klasyfikacji w scikit-learn.
Uczenie maszynowe
Kurs
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Wizualizacja danych
Kurs
Rozwiń umiejętności w Excelu dzięki zaawansowanym odwołaniom, wyszukiwaniu i funkcjom bazy danych z praktycznymi ćwiczeniami.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawowe elementy agentów LangChain i twórz własne agentów czatu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się tworzyć skuteczne, wydajne i niezawodne potoki danych, korzystając z zasad Extract, Transform i Load.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj świat inżynierii danych w tym krótkim kursie, obejmującym narzędzia i zagadnienia, takie jak ETL i cloud computing.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj podstawowe architektury deep learning, takie jak CNN, RNN, LSTM i GRU, do modelowania danych obrazowych i sekwencyjnych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Prognozuj ceny mieszkań i współczynnik kliknięć reklam, implementując, analizując i interpretując analizę regresji w statsmodels w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz inteligentne, interaktywne i niezawodne aplikacje AI łatwiej niż kiedykolwiek dzięki OpenAI Responses API i GPT-5.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj Databricks SQL do inżynierii danych, analityki i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w architekturze lakehouse.
Inżynieria danych
Kurs
Odkryj, jak wektorowa baza danych Pinecone rewolucjonizuje tworzenie aplikacji AI!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz solidne, produkcyjne API z FastAPI, opanuj operacje HTTP, walidację i asynchroniczne wykonanie, by budować wydajne potoki danych i ML.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj modelowanie finansowe w Excelu: przepływy pieniężne, analiza scenariuszy, wartość pieniądza w czasie i budżetowanie kapitałowe.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się, jak i kiedy używać w Pythonie popularnych testów hipotez, takich jak testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wyciągaj wnioski z ograniczonych danych, używając Python i statystyki. Kurs obejmuje wszystko: od losowego doboru próby po dobór warstwowy i klastrowy.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ulepsz raporty dzięki technikom analizy trendów, takim jak szeregi czasowe, drzewa dekompozycji i kluczowi influencerzy.
Przetwarzanie danych
Kurs
Kontynuuj swoją przygodę z wizualizacją danych, gdzie nauczysz się praktycznych technik włączania miar DAX i stopniowego ujawniania w raportach.
Wizualizacja danych
Kurs
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pracować z datami i godzinami w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy VM, kontenerów, Dockera i Kubernetes. Poznaj różnice, aby zacząć!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Przygotuj aplikacje AI do produkcji, korzystając z OpenAI API.
Sztuczna inteligencja
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.