Kurs
Tworzenie agentów AI z Google ADK
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 531 recenzji
Zbuduj krok po kroku asystenta obsługi klienta z Google’s Agent Development Kit (ADK).
Sztuczna inteligencja
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Zbuduj krok po kroku asystenta obsługi klienta z Google’s Agent Development Kit (ADK).
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pobierać i analizować informacje z internetu za pomocą biblioteki Python scrapy.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się tworzyć modele deep learning w Pythonie z użyciem Keras 2.0.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj kluczowe elementy nowoczesnej architektury danych — od ingestion i serving po governance i orchestration.
Inżynieria danych
Kurs
Twórz kod gotowy do produkcji z Cursor. Poznaj prompty AI, refaktoryzację, testowanie i zaawansowane workflow.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj najnowsze techniki uruchamiania Llama LLM lokalnie i integrowania go ze swoim stosem.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się przeprowadzać analizę finansową w Power BI lub wykorzystywać istniejące umiejętności finansowe za pomocą wizualizacji danych Power BI.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj techniki graficzne i numeryczne, by zacząć odkrywać strukturę swoich danych.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Wejdź prosto do dynamicznego świata modelowania danych z Snowflake!
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj świat inżynierii danych w tym krótkim kursie, obejmującym narzędzia i zagadnienia, takie jak ETL i cloud computing.
Inżynieria danych
Kurs
Rozwijając podstawy Power Query w Excelu, ten kurs średniozaawansowany przeniesie Cię na wyższy poziom mistrzostwa w transformacji danych
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się manipulować i wizualizować dane kategoryczne za pomocą pandas i seaborn.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj kluczowe koncepcje programowania obiektowego — od podstawowych klas i obiektów po zaawansowane tematy, takie jak dziedziczenie i polimorfizm.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się pozyskiwać dane z popularnych formatów plików i systemów, takich jak pliki CSV, arkusze kalkulacyjne, JSON, bazy danych SQL i API.
Przygotowanie danych
Kurs
W tym kursie poznasz szczegóły klasyfikatorów liniowych, takich jak regresja logistyczna i SVM.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy pracy z danymi szeregów czasowych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się pisać zapytania SQL, aby obliczać kluczowe metryki używane przez firmy do mierzenia wyników.
Raportowanie
Kurs
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się przetwarzać, przekształcać i manipulować obrazami według własnej woli.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy gradient boosting i twórz nowoczesne modele machine learning z XGBoost do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj teorię odpowiedzialnego zarządzania danymi w każdym projekcie AI — od początku do końca i dalej.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwiń umiejętności Python w finansach, ucząc się używać datetime, instrukcji if, DataFrames i nie tylko.
Finanse stosowane
Kurs
Opanuj wieloetapowe buildy, narzędzia sieciowe Dockera i Docker Compose, by tworzyć optymalne aplikacje kontenerowe!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Przyspiesz kodowanie z Windsurf, IDE oparte na AI, które pomaga szybciej tworzyć, debugować i wdrażać.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zdobądź kluczowe umiejętności, używając Scikit-learn, SHAP i LIME, aby testować i tworzyć przejrzyste, godne zaufania i odpowiedzialne systemy AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Znajduj tabele, przechowuj i zarządzaj nowymi tabelami i widokami oraz pisz łatwy w utrzymaniu kod SQL, aby odpowiadać na pytania biznesowe.
Raportowanie
Kurs
W tym czterogodzinnym kursie poznasz podstawy analizy danych szeregów czasowych w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wdrażaj eksperymentalne układy i wykonuj solidne analizy statystyczne, aby wyciągać precyzyjne i trafne wnioski!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się rozpoczynać tworzenie modeli deep learning z Keras.
Sztuczna inteligencja
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.