Kurs
Querying a PostgreSQL Database in Java
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 86 recenzji
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Tworzenie oprogramowania
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Rozszerz swój zestaw narzędzi regresji o modele logistyczne i Poissona oraz naucz się je trenować, rozumieć, walidować i prognozować.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się dostrajać hiperparametry modelu, by uzyskać najlepsze wyniki predykcyjne.
Uczenie maszynowe
Kurs
Diagnozuj, wizualizuj i uzupełniaj brakujące dane za pomocą różnych technik imputacji oraz wskazówek, jak poprawić wyniki.
Przetwarzanie danych
Kurs
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zdobądź praktyczne doświadczenie w wyciąganiu trafnych wniosków na podstawie danych na tym czterogodzinnym kursie o wnioskowaniu statystycznym w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Analiza przeżycia do pracy z danymi czasu do zdarzenia i przewidywania czasu przeżycia.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Określaj i dopasowuj modele GARCH, aby prognozować zmienną w czasie zmienność i value-at-risk.
Finanse stosowane
Kurs
Odkryj moc symulacji zdarzeń dyskretnych w optymalizacji procesów biznesowych. Twórz cyfrowe bliźniaki z użyciem pakietu SimPy w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak tworzyć i oceniać modele pomiarowe używane do potwierdzania struktury skali lub kwestionariusza.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się używać pakietu Bioconductor limma do analizy różnicowej ekspresji genów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się przetwarzać wrażliwe informacje z użyciem technik chroniących prywatność.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować i modelować dane o wyborach klientów w R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie przygotujesz się do najczęściej omawianych zagadnień statystycznych — od rozkładów po testowanie hipotez, modele regresji i wiele więcej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj metody estymacji bayesowskiej, by trafniej wnioskować o modelach regresji liniowej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Analizuj wykresy szeregów czasowych, używaj grafów dwudzielnych i zdobądź umiejętności potrzebne do rozwiązywania zaawansowanych problemów w analizie sieci.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie nauczysz się wdrażać bardziej zaawansowane modele bayesowskie przy użyciu RJAGS.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Czy chcesz poznać działanie modeli stojących za produktami takimi jak Google Translate?
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
Naucz się pisać skalowalny kod do pracy z big data w R, używając pakietów bigmemory i iotools.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Chmura
Kurs
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Chmura
Kurs
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.