Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Chmura
Kurs
Poznaj podstawy wyceny przepływów pieniężnych, pracuj z danymi o śmiertelności ludzi i twórz produkty ubezpieczeń na życie w R.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się analizować, wykreślać i modelować dane wielowymiarowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Chmura
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Chmura
Kurs
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Chmura
Kurs
Manipuluj danymi tekstowymi, analizuj je i więcej, opanowując wyrażenia regularne i odległości między ciągami w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Chmura
Kurs
Poznaj podstawy wyceny akcji.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się tworzyć proste modele reakcji rynku, aby zwiększyć skuteczność swoich planów marketingowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Chmura
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Chmura
Kurs
Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Dowiedz się, jak przygotować i uporządkować dane do analityki predykcyjnej.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie nauczysz się wdrażać bardziej zaawansowane modele bayesowskie przy użyciu RJAGS.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zwiększ wydajność kodu R dzięki C++.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się szybko wizualizować i eksplorować dane demograficzne z United States Census Bureau za pomocą narzędzi tidyverse.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć interaktywne wizualizacje danych, w tym budować i łączyć widżety za pomocą Bokeh!
Wizualizacja danych
Kurs
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Chmura
Kurs
Odblokuj moc obliczeń równoległych w R. Rozwiń umiejętności analizy danych, przyspiesz obliczenia i łatwo przetwarzaj duże zbiory danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.
Inżynieria danych
Kurs
Czy chcesz poznać działanie modeli stojących za produktami takimi jak Google Translate?
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj wizualizację danych w Julii. Naucz się tworzyć efektowne wykresy i rozumieć, kiedy oraz jak ich używać.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj testy statystyczne do wykrywania wartości odstających i używania zaawansowanych algorytmów oceniania anomalii.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Chmura
Kurs
Przewiduj rotację pracowników i projektuj strategie zatrzymania.
Uczenie maszynowe
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.