Kurs
Modele GARCH w R
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 95 recenzji
Określaj i dopasowuj modele GARCH, aby prognozować zmienną w czasie zmienność i value-at-risk.
Finanse stosowane
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Określaj i dopasowuj modele GARCH, aby prognozować zmienną w czasie zmienność i value-at-risk.
Finanse stosowane
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać data science do kilku typowych zadań marketingowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności finansowe R, aby testować historycznie, analizować i optymalizować portfele finansowe.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj MLOps, w tym narzędzia i praktyki potrzebne do automatyzacji i skalowania aplikacji uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Chmura
Kurs
Wejdź w rolę CFO i naucz się doradzać zarządowi w kwestii kluczowych wskaźników, tworząc prognozę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Chmura
Kurs
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Chmura
Kurs
Naucz się używać pakietu Bioconductor limma do analizy różnicowej ekspresji genów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się łatwo podsumowywać i przekształcać listy za pomocą pakietu purrr.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się używać plotly w R do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych, aby wzbogacić opowiadanie o danych.
Wizualizacja danych
Kurs
Opanuj kluczowe kroki, stosując myślenie statystyczne do rzeczywistych zbiorów danych i wyciągając z nich praktyczne wnioski.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przejdź z MATLAB, poznając podstawowe koncepcje Pythona oraz pakiety NumPy i Matplotlib.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj programowanie równoległe w Pythonie z Dask, aby skalować przepływy pracy i sprawnie obsługiwać big data.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj techniki redukcji wymiarowości w R i opanuj selekcję oraz ekstrakcję cech dla własnych danych i modeli.
Uczenie maszynowe
Kurs
Ten kurs wprowadza maszynę wektorów nośnych (SVM) w intuicyjny, wizualny sposób.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się używać formatowania warunkowego w danych dzięki wbudowanym opcjom i tworzeniu własnych formuł.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj analizę danych HR w Tableau na podstawie tego studium przypadku.
Wizualizacja danych
Kurs
Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się używać spaCy do tworzenia zaawansowanych systemów rozumienia języka naturalnego, korzystając z podejść opartych na regułach i uczeniu maszynowym.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się przetwarzać wrażliwe informacje z użyciem technik chroniących prywatność.
Uczenie maszynowe
Kurs
Scaling with Google Cloud Operations
Chmura
Kurs
Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
Sztuczna inteligencja
Kurs
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Chmura
Kurs
Poznaj zasady feature engineering dla modeli machine learning i wdrażaj je z użyciem frameworka R tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Chmura
Kurs
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Chmura
Kurs
Naucz się tworzyć pulpit amortyzacji w Google Sheets z formułami finansowymi i warunkowymi.
Finanse stosowane
Kurs
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
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
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.