Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Chmura
Kurs
Poznaj zasady feature engineering dla modeli machine learning i wdrażaj je z użyciem frameworka R tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować, wykreślać i modelować dane wielowymiarowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Zastosuj podstawowe koncepcje analizy sieci do dużych rzeczywistych zbiorów danych w 4 różnych studiach przypadków.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wzmocnij wiedzę o zagadnieniach z kursu Manipulating Time Series in R, pracując na rzeczywistych danych z case study.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z R, analizując dane detaliczne i tworząc rekomendacje filmów.
Przetwarzanie danych
Kurs
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Chmura
Kurs
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Chmura
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać data science do kilku typowych zadań marketingowych.
Uczenie maszynowe
Chmura
Kurs
Poznaj metody estymacji bayesowskiej, by trafniej wnioskować o modelach regresji liniowej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się analizować duże zbiory danych za pomocą Spark i pakietu sparklyr w R oraz poznaj Spark MLIb w zaledwie 4 godziny.
Inżynieria danych
Kurs
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Chmura
Kurs
Poznaj działanie obligacji, ich wycenę i ocenę ryzyka z użyciem pakietów numpy i numpy-financial.
Finanse stosowane
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności finansowe R, aby testować historycznie, analizować i optymalizować portfele finansowe.
Finanse stosowane
Kurs
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Chmura
Kurs
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Chmura
Kurs
Naucz się tworzyć pulpit amortyzacji w Google Sheets z formułami finansowymi i warunkowymi.
Finanse stosowane
Kurs
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Chmura
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą analityki w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować i interpretować dane ChIP-seq z pomocą Bioconductor, korzystając z zestawu danych o ludzkim nowotworze.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Chmura
Kurs
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Chmura
Kurs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Chmura
Kurs
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Chmura
Kurs
Ćwicz Tableau na naszym studium przypadku z branży ochrony zdrowia. Analizuj dane, odkrywaj wnioski o efektywności i twórz dashboard.
Wizualizacja danych
Kurs
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Chmura
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 naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.