Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Chmura
Kurs
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Chmura
Kurs
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Chmura
Kurs
Naucz się korzystać z Census API do pracy z danymi demograficznymi i społeczno-ekonomicznymi.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się używać formatowania warunkowego w danych dzięki wbudowanym opcjom i tworzeniu własnych formuł.
Przetwarzanie danych
Kurs
Master time series classification, treatment and analysis—essential skills for advancing your analytics career.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak tworzyć i oceniać modele pomiarowe używane do potwierdzania struktury skali lub kwestionariusza.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj R do tworzenia modeli oceny i analizy obligacji oraz zabezpieczania ich przed zmianami stóp procentowych.
Finanse stosowane
Kurs
Modele GAM odwzorowują zależności w danych jako nieliniowe funkcje, bardzo elastyczne dla różnych problemów data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Chmura
Kurs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Chmura
Kurs
Automatyzuj manipulację danymi w KNIME, opanowując scalanie, agregację, przepływy pracy z bazami danych i zaawansowaną obsługę plików.
Przetwarzanie danych
Kurs
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Chmura
Kurs
Dowiedz się, jak uzyskiwać dostęp do danych finansowych z plików lokalnych oraz źródeł internetowych.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać pakietu Bioconductor limma do analizy różnicowej ekspresji genów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
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
Kurs
Dowiedz się, jak rozmawiać ze swoimi danymi za pomocą agentów AI text-to-query z MongoDB i LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Chmura
Kurs
Stosuj analizę finansową w KNIME na danych z rzeczywistego świata, rozwijając umiejętności przygotowania danych i pracy z workflow.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się łatwo podsumowywać i przekształcać listy za pomocą pakietu purrr.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się przetwarzać wrażliwe informacje z użyciem technik chroniących prywatność.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować dane z ankiet w Pythonie i odkryj, kiedy stosować narzędzia statystyczne opisowe i wnioskujące.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj technikę bag of words do eksploracji tekstu w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Ten kurs omawia podstawy handlu finansowego i użycia quantstrat do budowy strategii handlowych opartych na sygnałach.
Finanse stosowane
Kurs
Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje danych w KNIME, poznając wykresy, komponenty i pulpity nawigacyjne.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się używać plotly w R do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych, aby wzbogacić opowiadanie o danych.
Wizualizacja danych
Kurs
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Chmura
Kurs
Odkryj, o co naprawdę chodziło w całym szumie wokół DeepSeek! Twórz aplikacje z użyciem modeli DeepSeek R1 i V3.
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.