course
Introduction to Functions in Python
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.6+
- 5.5K
Learn the art of writing your own functions in Python, as well as key concepts like scoping and error handling.
Rozwój oprogramowania
Obejrzyj krótkie filmy prowadzone przez doświadczonych instruktorów, a następnie przećwicz zdobytą wiedzę, korzystając z interaktywnych ćwiczeń w przeglądarce.
Lub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.course
Learn the art of writing your own functions in Python, as well as key concepts like scoping and error handling.
Rozwój oprogramowania
course
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Manipulacja danymi
course
Get started with n8n and learn to build automated workflows using triggers, logic, APIs, and AI—no coding required!
Sztuczna inteligencja
course
Discover branches and remote repos for version control in collaborative software and data projects using Git!
Rozwój oprogramowania
course
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
Przygotowanie danych
course
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to use GitHubs various features, navigate the interface and perform everyday collaborative tasks.
Rozwój oprogramowania
course
Navigate and use the extensive repository of models and datasets available on the Hugging Face Hub.
Sztuczna inteligencja
course
Learn Java from the ground up with this beginner-friendly course, mastering essential programming concepts and skills.
Rozwój oprogramowania
course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Inżynieria danych
course
Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.
Manipulacja danymi
course
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
Sztuczna inteligencja
course
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
Rozwój oprogramowania
course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Przygotowanie danych
course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Uczenie maszynowe
course
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
Przygotowanie danych
course
Continue to build your modern Data Science skills by learning about iterators and list comprehensions.
Rozwój oprogramowania
course
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Manipulacja danymi
course
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
Sztuczna inteligencja
course
Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.
Manipulacja danymi
course
Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.
Umiejętności korzystania z danych
course
Master data modeling in Power BI.
Manipulacja danymi
course
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
Sztuczna inteligencja
course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Rozwój oprogramowania
course
Learn the key components of building a strong data culture within an organization.
Umiejętności korzystania z danych
course
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
Przygotowanie danych
course
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
Inżynieria danych
course
Discover the world of Amazon Web Services (AWS) and understand why its at the forefront of cloud computing.
Chmura
course
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
Przygotowanie danych
Data science to dziedzina wiedzy skupiająca się na pozyskiwaniu informacji z danych. Wykorzystując umiejętności programistyczne, metody naukowe, algorytmy i inne, naukowcy zajmujący się danymi analizują dane, aby wyciągać z nich praktyczne wnioski.
Musisz nauczyć się języka programowania, takiego jak Python lub R, oraz opanować podstawy matematyki i statystyki. Znajomość metod analizy danych i narzędzi do nauki o danych jest również niezbędna. Istnieje wiele sposobów nauki o danych. Oprócz formalnych metod edukacji, takich jak studia wyższe czy uniwersyteckie, istnieje wiele innych źródeł, które pomogą Ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów i samouczków online dostępne są książki, filmy i wiele innych.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, specjaliści ds. data science potrzebują umiejętności programowania w językach takich jak Python, R i SQL. Dodatkowo, data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, znajomości wizualizacji danych, ich przetwarzania i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (deep learning).
W celach zawodowych niemal każda branża może w pewnym stopniu wykorzystać naukę danych. Organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują naukę danych do wykrywania i leczenia chorób, a firmy finansowe do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszystkie branże wykorzystują naukę danych w marketingu, na przykład do tworzenia systemów rekomendacji i analizy odejść klientów.
Tak, nauka o danych należy do najszybciej rozwijających się sektorów w Stanach Zjednoczonych i na świecie. To również jedna z najlepiej płatnych karier. Według danych Payscale, doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi zarabiają średnio 97 609 dolarów i mają ocenę satysfakcji na poziomie czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science mogą być trudne do zdobycia, często wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w tej dziedzinie wymaga intensywnej nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga również dużego doświadczenia praktycznego.
Tak, potrzebne będzie Ci pewne doświadczenie w programowaniu w językach takich jak Python, R, SQL, Java i C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię, język programowania Python jest często preferowanym wyborem wśród nowicjuszy.
Osoba bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub wiedzy matematycznej, zazwyczaj potrzebuje od 7 do 12 miesięcy intensywnej nauki, aby osiągnąć poziom początkującego analityka danych. Należy jednak pamiętać, że nauka wyłącznie podstaw teoretycznych analityki danych może nie uczynić z Ciebie prawdziwego analityka danych.
Po opanowaniu podstaw nauki o danych możesz specjalizować się w różnych obszarach, m.in. w uczeniu maszynowym, sztucznej inteligencji, analizie dużych zbiorów danych, analityce biznesowej i inteligencji, eksploracji danych i innych.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.