Kurs
Wprowadzenie do analizy portfela w R
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 153 recenzje
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
Poznaj MLOps, w tym narzędzia i praktyki potrzebne do automatyzacji i skalowania aplikacji uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Pracuj z seriami zwrotów czynnikowych ryzyka, badaj ich właściwości empiryczne i szacuj wartość zagrożoną.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz silniki rekomendacji w Pythonie, wykorzystując techniki uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zbiór danych Stanford Open Policing Project i analizuj wpływ płci na zachowanie policji za pomocą pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
Przejdź z MATLAB, poznając podstawowe koncepcje Pythona oraz pakiety NumPy i Matplotlib.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Dowiedz się, jak przełożyć wiedzę SAS na R i analizować dane za pomocą tego darmowego i potężnego języka programowania.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie nauczysz się technik wnioskowania statystycznego na danych liczbowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać techniki statystyczne do pracy z danymi kategorycznymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.
Przetwarzanie danych
Kurs
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz interaktywne mapy internetowe z łatwością dzięki leaflet.
Wizualizacja danych
Kurs
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Chmura
Kurs
Naucz się tworzyć modele deep learning w Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności KNIME dzięki naszemu kursowi o transformacji danych, operacjach na kolumnach i optymalizacji workflow.
Przygotowanie danych
Kurs
Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Chmura
Kurs
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Chmura
Kurs
Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Stwórz agenta AI dla ochrony zdrowia z Haystack, otwartoźródłowym frameworkiem do orkiestracji LLM-ów i komponentów zewnętrznych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Chmura
Kurs
Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.
Wizualizacja danych
Kurs
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się używać PostgreSQL do skutecznej analizy szeregów czasowych i stosowania tych technik do danych z rzeczywistego świata.
Przetwarzanie 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
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Chmura
Kurs
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Wizualizacja danych
Kurs
Analiza przeżycia do pracy z danymi czasu do zdarzenia i przewidywania czasu przeżycia.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się używać RNN do klasyfikacji sentymentu tekstu, generowania zdań i tłumaczenia tekstu między językami.
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.