Kurs
Python dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 34 recenzje
Poznaj Python, korzystając ze swojej wiedzy o popularnych funkcjach i technikach arkuszy kalkulacyjnych!
Tworzenie oprogramowania
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj Python, korzystając ze swojej wiedzy o popularnych funkcjach i technikach arkuszy kalkulacyjnych!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Stwórz agenta AI dla ochrony zdrowia z Haystack, otwartoźródłowym frameworkiem do orkiestracji LLM-ów i komponentów zewnętrznych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się odróżniać rzeczywiste różnice od losowego szumu i poznaj psychologiczne podpórki, których używamy, a które zakłócają racjonalne podejmowanie decyzji.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z R, analizując dane detaliczne i tworząc rekomendacje filmów.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj projektowanie skalowalnych architektur sterowanych zdarzeniami w Azure z użyciem usług komunikacyjnych i integracji z realnego świata.
Chmura
Kurs
Modele GAM odwzorowują zależności w danych jako nieliniowe funkcje, bardzo elastyczne dla różnych problemów data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się monitorować, diagnozować i optymalizować aplikacje Azure za pomocą Azure Monitor, Application Insights i Log Analytics.
Chmura
Kurs
Opanuj kluczowe pojęcia manipulacji danymi, takie jak filtrowanie, wybieranie i obliczanie statystyk grupowych za pomocą data.table.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zdobądź praktyczne doświadczenie w wyciąganiu trafnych wniosków na podstawie danych na tym czterogodzinnym kursie o wnioskowaniu statystycznym w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak rozmawiać ze swoimi danymi za pomocą agentów AI text-to-query z MongoDB i LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać PostgreSQL do skutecznej analizy szeregów czasowych i stosowania tych technik do danych z rzeczywistego świata.
Przetwarzanie danych
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje danych w KNIME, poznając wykresy, komponenty i pulpity nawigacyjne.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy, używając symulacji do generowania i analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Analiza przeżycia do pracy z danymi czasu do zdarzenia i przewidywania czasu przeżycia.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj technikę bag of words do eksploracji tekstu w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zbiór danych Stanford Open Policing Project i analizuj wpływ płci na zachowanie policji za pomocą pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
Stosuj analizę finansową w KNIME na danych z rzeczywistego świata, rozwijając umiejętności przygotowania danych i pracy z workflow.
Finanse stosowane
Kurs
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Chmura
Kurs
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Finanse stosowane
Kurs
Automatyzuj manipulację danymi w KNIME, opanowując scalanie, agregację, przepływy pracy z bazami danych i zaawansowaną obsługę plików.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się skutecznie i wydajnie łączyć zbiory danych w formacie tabelarycznym za pomocą biblioteki Python Pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
Wizualizacja danych
Kurs
Odkryj moc symulacji zdarzeń dyskretnych w optymalizacji procesów biznesowych. Twórz cyfrowe bliźniaki z użyciem pakietu SimPy w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz interaktywne dashboardy w R z użyciem potężnego pakietu shinydashboard. Twórz dynamiczne i angażujące wizualizacje dla swojej publiczności.
Raportowanie
Kurs
Ćwicz umiejętności Shiny, tworząc ciekawe aplikacje Shiny do realnych scenariuszy!
Raportowanie
Kurs
Dowiedz się, jak tworzyć i oceniać modele pomiarowe używane do potwierdzania struktury skali lub kwestionariusza.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Inżynieria 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.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.