Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Chmura
Kurs
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Chmura
Kurs
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Chmura
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
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Chmura
Kurs
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Chmura
Kurs
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Chmura
Kurs
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Chmura
Kurs
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Chmura
Kurs
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Chmura
Kurs
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Chmura
Kurs
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Chmura
Kurs
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Chmura
Kurs
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Chmura
Kurs
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Chmura
Kurs
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Chmura
Kurs
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Chmura
Kurs
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Chmura
Kurs
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Chmura
Kurs
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Chmura
Kurs
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Chmura
Kurs
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Chmura
Kurs
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Chmura
Chmura
Kurs
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Chmura
Kurs
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Chmura
Kurs
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Chmura
Kurs
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.