Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Przekształcaj DataFrame’y z szerokiego do długiego formatu, stackuj i unstackuj wiersze i kolumny oraz obrabiaj DataFrame’y z wielopoziomowym indeksem.
Przetwarzanie danych
Kurs
Opanuj techniki manipulacji i analizy danych, takie jak instrukcje CASE, podzapytania i CTE w Snowflake.
Przetwarzanie danych
Kurs
Rozwijaj umiejętności w Polars: manipulacja tekstem, statystyki kroczące, łączenie DataFrame i zaawansowana analiza.
Przetwarzanie danych
Kurs
Doskonal umiejętności w Oracle SQL, w tym podstawy SQL, agregowanie, łączenie i dostosowywanie danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć tabele przestawne i szybko porządkować tysiące punktów danych kilkoma kliknięciami.
Przetwarzanie danych
Kurs
Opanuj Alteryx do transformacji danych, Crosstab, Transpose i optymalizacji workflow w tym interaktywnym kursie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się manipulować danymi i tworzyć zestawy cech machine learning w Spark za pomocą SQL w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj typy danych i funkcje Snowflake do manipulacji tekstem, liczbami i datami, tworząc własne funkcje i tabele przestawne.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawy relacyjnych baz danych i naucz się, jak z nimi pracować.
Przetwarzanie danych
Kurs
Develop SQL skills by creating AI prompts to generate queries for sortowanie, grupowanie, filtrowanie i kategoryzowanie danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się optymalizować, skalować i testować potoki danych Polars pod kątem wydajności gotowej do produkcji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Orkiestruj dane za pomocą unionów, joinów, parsowania i optymalizacji wydajności w Alteryx.
Przetwarzanie danych
Kurs
Przekształć niemal każdy zbiór danych w uporządkowany format, by ułatwić analizę.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych w SQL Server.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj funkcje okienkowe Snowflake do rozwiązywania złożonych problemów danych z rankingami, partycjami i obliczeniami kroczącymi.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj zaawansowane umiejętności pracy w wierszu poleceń, by pobierać, przetwarzać i przekształcać dane, w tym pipeline machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs pokaże Ci, jak zintegrować dane przestrzenne z Twoim workflow Data Science w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Twórz dynamiczne obliczenia Sigma, by analizować dane, automatyzować logikę i odkrywać trendy na praktycznych przykładach biznesowych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się używać skryptów Python w Power BI do przygotowania danych, wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawy eksploracji, manipulacji i pomiaru danych obrazowych biomedycznych.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się zbierać dane z Twittera i analizować teksty, sieci oraz pochodzenie geograficzne z Twittera.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj szczegóły, na które data scientists poświęcają 70–80% czasu: data wrangling i feature engineering.
Przetwarzanie danych
Kurs
Opanuj manipulację danymi szeregów czasowych w R: import, podsumowanie i filtrowanie z zoo, lubridate i xts.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się ładować, przekształcać i transkrybować mowę z surowych plików audio w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się segmentować klientów w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się identyfikować, analizować, usuwać i imputować brakujące dane w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Analizuj dane tekstowe w R, korzystając z frameworku tidy.
Przetwarzanie danych
Kurs
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Przetwarzanie 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.