Kurs
Wprowadzenie do GitHub – podstawowe pojęcia
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 3456 recenzji
Poznaj różne funkcje GitHub, poruszanie się po interfejsie i codzienne zadania zespołowe.
Tworzenie oprogramowania
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj różne funkcje GitHub, poruszanie się po interfejsie i codzienne zadania zespołowe.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zacznij odkrywać i wizualizować własne dane z tidyverse — potężnym i popularnym zestawem narzędzi data science w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się tworzyć zapytania do analityki i inżynierii danych z funkcjami okna — tajną bronią SQL!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj kluczowe elementy budowania silnej kultury danych w organizacji.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Naucz się grupować, przekształcać, wizualizować i wyciągać wnioski z nieoznaczonych zbiorów danych za pomocą scikit-learn i scipy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się Java od podstaw dzięki temu przyjaznemu dla początkujących kursowi, opanuj kluczowe pojęcia i umiejętności programowania.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Kontynuuj drogę do zostania ninja R, poznając instrukcje warunkowe, pętle i funkcje wektorowe.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Rozwiń umiejętność opowiadania o danych i odkryj, jak tworzyć świetne historie, które inspirują odbiorców do zmian.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Naucz się tworzyć, dostosowywać i udostępniać wizualizacje danych za pomocą Matplotlib.
Wizualizacja danych
Kurs
Odblokuj moc ChatGPT dzięki lepszym promptom, trafnym odpowiedziom i bezpiecznemu użyciu AI. Zwiększ efektywność i wyciągaj maksimum z rozmów z AI!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Importuj dane do Python z różnych źródeł, takich jak Excel, SQL, SAS i bezpośrednio z sieci.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć różne wizualizacje w Excel dla różnych układów danych, stosując najlepsze praktyki do budowy dashboardów.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj struktury danych, takie jak listy wiązane, stosy, kolejki, tablice haszujące i grafy, oraz algorytmy wyszukiwania i sortowania!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj PySpark, by z łatwością obsługiwać big data — ucz się przetwarzać, zapytywać i optymalizować ogromne zbiory danych do zaawansowanej analityki!
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się przekładać pytania biznesowe na dobrze sformułowane pytania analityczne i wybierać właściwe rozwiązania analityczne.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Poznaj sztukę pisania własnych funkcji w Pythonie oraz kluczowe pojęcia, takie jak zakres i obsługa błędów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy korzystania z Web API i pracy z nimi w Pythonie, wkraczając w ekscytujący świat API.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Rozwijaj nowoczesne umiejętności Data Science, poznając iteratory i list comprehensions.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Ten kurs przeprowadzi Cię od podstawowej architektury Snowflake do opanowania zaawansowanych technik SnowSQL.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje PostgreSQL do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj świat Amazon Web Services (AWS) i dowiedz się, dlaczego jest liderem chmury obliczeniowej.
Chmura
Kurs
Ulepsz umiejętność importowania danych w Pythonie i naucz się pracować z danymi z sieci i API.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj Excel Power Query do zaawansowanej transformacji i czyszczenia danych, by usprawnić analizę i podejmowanie decyzji.
Przygotowanie danych
Kurs
Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zacznij z n8n i naucz się tworzyć automatyczne workflow z użyciem triggerów, logiki, API i AI — bez kodowania!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj architekturę modeli GPT i opanuj zaawansowane tworzenie promptów, by odblokować pełny potencjał ChatGPT.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się diagnozować i naprawiać brudne dane oraz zdobyj umiejętności potrzebne do przekształcania surowych danych w trafne wnioski!
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć znaczące i piękne wizualizacje danych w ggplot2, poznając gramatykę grafiki.
Wizualizacja danych
Kurs
Wejdź do świata Alteryx Designer i naucz się poruszać po narzędziu, aby ładować, przygotowywać i agregować dane.
Przygotowanie danych
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.