Kurs
Wprowadzenie do analizy portfela w R
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 150 recenzji
Zastosuj umiejętności z zakresu finansów i R do backtestingu, analizy i optymalizacji portfeli finansowych.
Finanse stosowane
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Zastosuj umiejętności z zakresu finansów i R do backtestingu, analizy i optymalizacji portfeli finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Ten kurs wprowadza maszynę wektorów nośnych (SVM) w intuicyjny, wizualny sposób.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy, używając symulacji do generowania i analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz silniki rekomendacji w Pythonie, wykorzystując techniki uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Zdobądź praktyczne doświadczenie w wyciąganiu trafnych wniosków na podstawie danych na tym czterogodzinnym kursie o wnioskowaniu statystycznym w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się tworzyć modele deep learning w Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz interaktywne mapy internetowe z łatwością dzięki leaflet.
Wizualizacja danych
Kurs
Opanuj kluczowe kroki, stosując myślenie statystyczne do rzeczywistych zbiorów danych i wyciągając z nich praktyczne wnioski.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Kurs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Chmura
Kurs
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Chmura
Kurs
Opanuj analitykę marketingową w Tableau. Analizuj wydajność, porównuj metryki i optymalizuj strategie w różnych kanałach.
Przygotowanie danych
Kurs
Stwórz agenta AI dla ochrony zdrowia z Haystack, otwartoźródłowym frameworkiem do orkiestracji LLM-ów i komponentów zewnętrznych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Analiza przeżycia do pracy z danymi czasu do zdarzenia i przewidywania czasu przeżycia.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Chmura
Kurs
Wejdź w rolę CFO i naucz się doradzać zarządowi w kwestii kluczowych wskaźników, tworząc prognozę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Pracuj z seriami zwrotów czynnikowych ryzyka, badaj ich właściwości empiryczne i szacuj wartość zagrożoną.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać plotly w R do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych, aby wzbogacić opowiadanie o danych.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj zbiór danych Stanford Open Policing Project i analizuj wpływ płci na zachowanie policji za pomocą pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą analityki w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności KNIME dzięki naszemu kursowi o transformacji danych, operacjach na kolumnach i optymalizacji workflow.
Przygotowanie danych
Kurs
Odkryj moc symulacji zdarzeń dyskretnych w optymalizacji procesów biznesowych. Twórz cyfrowe bliźniaki z użyciem pakietu SimPy w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.
Eksploracyjna analiza danych
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
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać PostgreSQL do skutecznej analizy szeregów czasowych i stosowania tych technik do danych z rzeczywistego świata.
Przetwarzanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak rozmawiać ze swoimi danymi za pomocą agentów AI text-to-query z MongoDB i LangGraph.
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.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.