Kurs
Wizualizacja dużych zbiorów danych z Trelliscope w R
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 54 recenzje
Naucz się wizualizować duże zbiory danych w R za pomocą ggplot2 i trelliscopejs.
Wizualizacja danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się wizualizować duże zbiory danych w R za pomocą ggplot2 i trelliscopejs.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Chmura
Kurs
Dowiedz się, jak rozmawiać ze swoimi danymi za pomocą agentów AI text-to-query z MongoDB i LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj programowanie równoległe w Pythonie z Dask, aby skalować przepływy pracy i sprawnie obsługiwać big data.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się analizować, wykreślać i modelować dane wielowymiarowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz animowane grafiki i powiązane widoki w całości w R z plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Ten kurs omawia podstawy handlu finansowego i użycia quantstrat do budowy strategii handlowych opartych na sygnałach.
Finanse stosowane
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
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Chmura
Kurs
Stwórz agenta AI dla ochrony zdrowia z Haystack, otwartoźródłowym frameworkiem do orkiestracji LLM-ów i komponentów zewnętrznych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Chmura
Kurs
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Chmura
Kurs
Naucz się używać pakietu Bioconductor limma do analizy różnicowej ekspresji genów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Odkryj, o co naprawdę chodziło w całym szumie wokół DeepSeek! Twórz aplikacje z użyciem modeli DeepSeek R1 i V3.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zastosuj podstawowe koncepcje analizy sieci do dużych rzeczywistych zbiorów danych w 4 różnych studiach przypadków.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się analizować dane z ankiet w Pythonie i odkryj, kiedy stosować narzędzia statystyczne opisowe i wnioskujące.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się łatwo podsumowywać i przekształcać listy za pomocą pakietu purrr.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Rozwiń umiejętności Tableau dzięki temu studium przypadku dotyczącym analizy zapasów. Analizuj zbiór danych, twórz pola obliczeniowe i twórz wizualizacje.
Wizualizacja danych
Chmura
Kurs
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Chmura
Kurs
Naucz się analizować i interpretować dane ChIP-seq z pomocą Bioconductor, korzystając z zestawu danych o ludzkim nowotworze.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Chmura
Kurs
Ćwicz Tableau na naszym studium przypadku z branży ochrony zdrowia. Analizuj dane, odkrywaj wnioski o efektywności i twórz dashboard.
Wizualizacja danych
Kurs
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Chmura
Kurs
Poznaj metody estymacji bayesowskiej, by trafniej wnioskować o modelach regresji liniowej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj zasady feature engineering dla modeli machine learning i wdrażaj je z użyciem frameworka R tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Chmura
Kurs
Określaj i dopasowuj modele GARCH, aby prognozować zmienną w czasie zmienność i value-at-risk.
Finanse stosowane
Kurs
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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.