Kurs
Python dla finansów – poziom średniozaawansowany
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 967 recenzji
Rozwiń umiejętności Python w finansach, ucząc się używać datetime, instrukcji if, DataFrames i nie tylko.
Finanse stosowane
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Rozwiń umiejętności Python w finansach, ucząc się używać datetime, instrukcji if, DataFrames i nie tylko.
Finanse stosowane
Kurs
Kurs koncentruje się na inżynierii cech i uczeniu maszynowym dla danych szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj świat machine learning i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end.
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozwijaj umiejętności OOP dzięki deskryptorom, wielopoziomowemu dziedziczeniu i abstrakcyjnym klasom bazowym!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy walidacji modeli, technik walidacji i zacznij tworzyć zwalidowane, wydajne modele.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj manipulację ciągami znaków i opanuj używanie wyrażeń regularnych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym czterogodzinnym kursie poznasz podstawy analizy danych szeregów czasowych w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz interaktywne wizualizacje danych w Pythonie za pomocą Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Finanse stosowane
Kurs
Rozwijaj umiejętności pandas i odpowiadaj na pytania marketingowe, łącząc, wycinając, wizualizując i nie tylko!
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.
Finanse stosowane
Kurs
W tym kursie poznasz uczenie nienadzorowane dzięki technikom takim jak klastrowanie hierarchiczne i k-means z użyciem biblioteki SciPy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się rozpoczynać tworzenie modeli deep learning z Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawowe techniki przetwarzania języka naturalnego w Pythonie i wykorzystaj je do wyciągania wniosków z rzeczywistych danych tekstowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj podstawowe operacje spaCy i trenuj modele do przetwarzania języka naturalnego. Wyodrębniaj informacje z nieustrukturyzowanych danych i dopasowuj wzorce.
Uczenie maszynowe
Kurs
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj koncepcję redukcji wymiarowości danych i opanuj techniki jej wykonywania w Pythonie.
Uczenie maszynowe
Kurs
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj techniki wydobywania przydatnych informacji z tekstu i przetwarzania ich do formatu odpowiedniego dla machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Twórz piękne, czytelne wizualizacje z łatwością dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacji Seaborn.
Wizualizacja danych
Kurs
Twórz interaktywne, bogate w dane dashboardy z Dash i Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanse stosowane
Kurs
Przekształcaj DataFrame’y z szerokiego do długiego formatu, stackuj i unstackuj wiersze i kolumny oraz obrabiaj DataFrame’y z wielopoziomowym indeksem.
Przetwarzanie danych
Kurs
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zbuduj podstawy, by myśleć statystycznie i mówić językiem swoich danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą Pythona.
Uczenie maszynowe
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.