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

R dla użytkowników SAS

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 32 recenzje

Dowiedz się, jak przełożyć wiedzę SAS na R i analizować dane za pomocą tego darmowego i potężnego języka programowania.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Studium przypadku: Analityka łańcucha dostaw w Tableau

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 74 recenzje

Poznaj nasze studium przypadku Tableau dotyczące analityki łańcucha dostaw. Zarządzaj wysyłkami i zapasami oraz twórz dashboardy, by usprawniać biznes.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Budowanie silników rekomendacji w PySpark

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 256 recenzji

Poznaj narzędzia i techniki, by wykorzystać własne big data do tworzenia pozytywnych doświadczeń dla użytkowników.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Analiza procesów biznesowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 51 recenzji

Naucz się analizować procesy biznesowe w R i wyciągać praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych zdarzeń.

Raportowanie

4 godziny

Kurs

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 50 recenzji

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

Chmura

8 godzin 15 min

Kurs

Production Machine Learning Systems

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 23 recenzje

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

Chmura

16 godzin

Kurs

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 32 recenzje

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

Chmura

1 godzina

Kurs

Błąd i niepewność w Google Sheets

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 158 recenzji

Naucz się odróżniać rzeczywiste różnice od losowego szumu i poznaj psychologiczne podpórki, których używamy, a które zakłócają racjonalne podejmowanie decyzji.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 25 recenzji

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

Chmura

4 godziny 30 min

Kurs

Developing R Packages

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 164 recenzje

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

4 godziny

Kurs

Gemini for Application Developers

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 21 recenzji

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

Chmura

1 godzina 30 min

Kurs

Google: Manage Agent Memory and State

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 50 recenzji

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

Chmura

1 godzina 30 min

Kurs

Maszyny wektorów nośnych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 107 recenzji

Ten kurs wprowadza maszynę wektorów nośnych (SVM) w intuicyjny, wizualny sposób.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Studium przypadku: Analiza finansowa w KNIME

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 129 recenzji

Stosuj analizę finansową w KNIME na danych z rzeczywistego świata, rozwijając umiejętności przygotowania danych i pracy z workflow.

Finanse stosowane

3 godziny

Kurs

Analiza czynnikowa w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 172 recenzje

Poznaj zmienne ukryte, np. osobowość, dzięki eksploracyjnej i konfirmacyjnej analizie czynnikowej.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 90 recenzji

Opanuj kluczowe kroki, stosując myślenie statystyczne do rzeczywistych zbiorów danych i wyciągając z nich praktyczne wnioski.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Analiza szeregów czasowych w PostgreSQL

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 104 recenzje

Naucz się używać PostgreSQL do skutecznej analizy szeregów czasowych i stosowania tych technik do danych z rzeczywistego świata.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 47 recenzji

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

5 godzin 15 min

Kurs

Analiza danych spisowych USA w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 67 recenzji

Naucz się korzystać z Census API do pracy z danymi demograficznymi i społeczno-ekonomicznymi.

Eksploracyjna analiza danych

5 godzin

Kurs

Google Workspace End User: Gmail

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 44 recenzje

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Chmura

7 godzin 15 min

Kurs

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 46 recenzji

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Chmura

3 godziny

Kurs

Wycena i analiza obligacji w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 92 recenzje

Opanuj R do tworzenia modeli oceny i analizy obligacji oraz zabezpieczania ich przed zmianami stóp procentowych.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 33 recenzje

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Chmura

1 godzina

Kurs

Obsługa brakujących danych z imputacją w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 112 recenzji

Diagnozuj, wizualizuj i uzupełniaj brakujące dane za pomocą różnych technik imputacji oraz wskazówek, jak poprawić wyniki.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 77 recenzji

Dowiedz się, jak tworzyć i oceniać modele pomiarowe używane do potwierdzania struktury skali lub kwestionariusza.

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.