Przejdź do głównej treści

Kursy z danych, AI i chmury

Opanuj umiejętności, które się liczą

Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Ukończ krótkie rozdziały

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
793 Kursy

Kurs

Interaktywna wizualizacja danych z plotly w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 98 recenzji

Naucz się używać plotly w R do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych, aby wzbogacić opowiadanie o danych.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do Amazon Bedrock

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 143 recenzje

Naucz się korzystać z Amazon Bedrock, by uzyskiwać dostęp do modeli foundation AI i tworzyć z AI — bez zarządzania złożoną infrastrukturą.

Sztuczna inteligencja

3 godziny

Kurs

Uczenie maszynowe w marketingu w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 190 recenzji

Od customer lifetime value, przewidywania churn po segmentację — poznaj i wdrażaj use cases Machine Learning dla Marketingu w Python.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Manipulacja danymi w KNIME

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 274 recenzje

Automatyzuj manipulację danymi w KNIME, opanowując scalanie, agregację, przepływy pracy z bazami danych i zaawansowaną obsługę plików.

Przetwarzanie danych

3 godziny

Kurs

Wycena akcji w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 74 recenzje

Poznaj podstawy wyceny akcji.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Tworzenie agentic workflows z LlamaIndex

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 76 recenzji

Twórz agentowe przepływy pracy AI, które planują, wyszukują, zapamiętują i współpracują, używając LlamaIndex.

Sztuczna inteligencja

2 godziny

Kurs

Uogólnione modele liniowe w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 152 recenzje

Rozszerz swój zestaw narzędzi regresji o modele logistyczne i Poissona oraz naucz się je trenować, rozumieć, walidować i prognozować.

Prawdopodobieństwo i statystyka

5 godzin

Kurs

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 57 recenzji

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Chmura

4 godziny 45 min

Kurs

Web Scraping w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 102 recenzje

Dowiedz się, jak efektywnie zbierać i pobierać dane z dowolnej strony internetowej za pomocą R.

Przygotowanie danych

4 godziny

Kurs

Dane kategoryczne w Tidyverse

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 192 recenzje

Przygotuj się do kategoryzowania! Poznają Państwo pracę z danymi nienumerycznymi, takimi jak nazwy stanowisk czy odpowiedzi ankietowe, w ekosystemie Tidyverse.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 91 recenzji

Przygotuj się do rozmowy ze statystyki: powtórz prawdopodobieństwo warunkowe, testy A/B, kompromis między obciążeniem a wariancją i nie tylko.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Skalowalne modele AI z PyTorch Lightning

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 130 recenzji

Usprawnij projekty AI, budując modułowe modele i opanowując zaawansowaną optymalizację z PyTorch Lightning!

Sztuczna inteligencja

3 godziny

Kurs

Google: Introduction to Large Language Models

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 45 recenzji

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

Chmura

1 godzina

Kurs

Studium przypadku: analiza e-commerce w Power BI

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 227 recenzji

W e-commerce kluczowe jest zwiększanie sprzedaży i obniżanie kosztów. Analizuj dane z internetowej firmy sprzedającej artykuły dla zwierząt za pomocą Power BI.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Analiza sieci w Pythonie – poziom średniozaawansowany

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 95 recenzji

Analizuj wykresy szeregów czasowych, używaj grafów dwudzielnych i zdobądź umiejętności potrzebne do rozwiązywania zaawansowanych problemów w analizie sieci.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Modelowanie ryzyka kredytowego w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 95 recenzji

Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Getting Started with Snowflake CoCo Desktop

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 15 recenzji

Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.

Sztuczna inteligencja

2 godziny

Kurs

MLOps dla biznesu

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 181 recenzji

Poznaj MLOps, w tym narzędzia i praktyki potrzebne do automatyzacji i skalowania aplikacji uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe

3 godziny

Kurs

Programowanie z dplyr

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 56 recenzji

Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Analiza sieci w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 139 recenzji

Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Symulacja zdarzeń dyskretnych w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 84 recenzje

Odkryj moc symulacji zdarzeń dyskretnych w optymalizacji procesów biznesowych. Twórz cyfrowe bliźniaki z użyciem pakietu SimPy w Pythonie.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

FAQs

Czym jest data science?

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.

Jak mogę nauczyć się data science?

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.

Jakich umiejętności wymaga data science?

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.

Do czego mogę używać data science?

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.

Czy data science to dobra kariera?

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.

Czy trudno zostać data scientist?

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.

Czy data science wymaga programowania?

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.

Jak długo trwa zostanie data scientist?

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.

Jakich tematów mogę się uczyć w ramach data science?

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 umiejętności pracy z danymi dzięki DataCamp na urządzenia mobilne

Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.