Kurs
Wnioskowanie dla danych kategorycznych w R
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 125 recenzji
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać techniki statystyczne do pracy z danymi kategorycznymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać techniki statystyczne do pracy z danymi kategorycznymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Roszczenie pacjenta z tytułu opieki zdrowotnej niesłusznie odrzucono. Szybko zbierz dowody i przygotuj odwołanie z Claude Cowork!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zabezpiecz obciążenia AWS: IAM z zasadą najmniejszych uprawnień, krótkotrwałe poświadczenia, autoryzacja API, sekrety, szyfrowanie i logi CloudTrail.
Chmura
Kurs
Master time series classification, treatment and analysis—essential skills for advancing your analytics career.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj efektywne techniki w pandas, aby zoptymalizować kod Python.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Chmura
Kurs
Poznaj GDPR na przykładach z życia: prawa do danych, naruszenia i wyzwania zgodności.
Zarządzanie danymi
Kurs
Poznaj działanie obligacji, ich wycenę i ocenę ryzyka z użyciem pakietów numpy i numpy-financial.
Finanse stosowane
Kurs
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Dowiedz się, jak skonfigurować w Azure bezpieczną i wydajną aplikację do rekomendacji książek — praktyczne case study.
Chmura
Kurs
Pracuj z seriami zwrotów czynnikowych ryzyka, badaj ich właściwości empiryczne i szacuj wartość zagrożoną.
Finanse stosowane
Kurs
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Chmura
Kurs
Dowiedz się, jak skrócić czas trenowania dużych modeli językowych dzięki Accelerator i Trainer do trenowania rozproszonego
Sztuczna inteligencja
Kurs
Dowiedz się, jak importować, czyścić i przetwarzać dane IoT w Pythonie, aby przygotować je do machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się używać formatowania warunkowego w danych dzięki wbudowanym opcjom i tworzeniu własnych formuł.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zastosuj umiejętności z zakresu finansów i R do backtestingu, analizy i optymalizacji portfeli finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zapewnij spójność danych, ucząc się używać transakcji i obsługiwać błędy w środowiskach współbieżnych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Analiza przeżycia do pracy z danymi czasu do zdarzenia i przewidywania czasu przeżycia.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się tworzyć modele deep learning w Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje danych w KNIME, poznając wykresy, komponenty i pulpity nawigacyjne.
Wizualizacja danych
Kurs
Przejdź z MATLAB, poznając podstawowe koncepcje Pythona oraz pakiety NumPy i Matplotlib.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.
Wizualizacja danych
Kurs
Opanuj RAG z Weaviate! Osadzaj tekst i obrazy do wyszukiwania oraz eksperymentuj z wyszukiwaniem wektorowym, BM25 i hybrydowym.
Sztuczna inteligencja
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
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Chmura
Kurs
Make Snowflakes AI coding agent follow your teams standards with AGENTS.md, custom Skills, Plugins, and CI/CD reviews.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Chmura
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 kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.