Przejdź do głównej treści

Kursy z danych, AI i chmury

Opanuj umiejętności, które się liczą

Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Ukończ krótkie rozdziały

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
127 Kursów

Kurs

Wycena akcji w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 74 recenzje

Poznaj podstawy wyceny akcji.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Interaktywna wizualizacja danych z plotly w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 95 recenzji

Naucz się używać plotly w R do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych, aby wzbogacić opowiadanie o danych.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Analiza danych z mediów społecznościowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 98 recenzji

Wyodrębniaj i wizualizuj dane z Twittera, analizuj sentyment i sieci oraz mapuj geolokalizację swoich tweetów.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Web Scraping w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 102 recenzje

Dowiedz się, jak efektywnie zbierać i pobierać dane z dowolnej strony internetowej za pomocą R.

Przygotowanie danych

4 godziny

Kurs

Modelowanie ryzyka kredytowego w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 92 recenzje

Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Programowanie z dplyr

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 53 recenzje

Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Modelowanie z tidymodels w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 191 recenzji

Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Analiza sieci w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 138 recenzji

Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Dane kategoryczne w Tidyverse

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 188 recenzji

Przygotuj się do kategoryzowania! Poznają Państwo pracę z danymi nienumerycznymi, takimi jak nazwy stanowisk czy odpowiedzi ankietowe, w ekosystemie Tidyverse.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Wnioskowanie dla danych kategorycznych w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 122 recenzje

W tym kursie nauczysz się wykorzystywać techniki statystyczne do pracy z danymi kategorycznymi.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do analizy portfela w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 162 recenzje

Zastosuj umiejętności z zakresu finansów i R do backtestingu, analizy i optymalizacji portfeli finansowych.

Finanse stosowane

5 godzin

Kurs

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 88 recenzji

Pracuj z seriami zwrotów czynnikowych ryzyka, badaj ich właściwości empiryczne i szacuj wartość zagrożoną.

Finanse stosowane

5 godzin

Kurs

R dla użytkowników SAS

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 32 recenzje

Dowiedz się, jak przełożyć wiedzę SAS na R i analizować dane za pomocą tego darmowego i potężnego języka programowania.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Uczenie maszynowe w tidyverse

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 122 recenzje

Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe

5 godzin

Kurs

Defensywne programowanie w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 93 recenzje

Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Maszyny wektorów nośnych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 106 recenzji

Ten kurs wprowadza maszynę wektorów nośnych (SVM) w intuicyjny, wizualny sposób.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wizualizacja szeregów czasowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 188 recenzji

Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Analiza czynnikowa w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 169 recenzji

Poznaj zmienne ukryte, np. osobowość, dzięki eksploracyjnej i konfirmacyjnej analizie czynnikowej.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Developing R Packages

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 161 recenzji

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Analiza procesów biznesowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 50 recenzji

Naucz się analizować procesy biznesowe w R i wyciągać praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych zdarzeń.

Raportowanie

4 godziny

Kurs

HR Analytics: analiza danych pracowniczych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 43 recenzje

Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.

Eksploracyjna analiza danych

5 godzin

Kurs

Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 77 recenzji

Dowiedz się, jak tworzyć i oceniać modele pomiarowe używane do potwierdzania struktury skali lub kwestionariusza.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Analiza koszyka zakupowego w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 100 recenzji

Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z R, analizując dane detaliczne i tworząc rekomendacje filmów.

Przetwarzanie danych

4 godziny

FAQs

Czym jest data science?

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.

Jak mogę nauczyć się data science?

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.

Jakich umiejętności wymaga data science?

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.

Do czego mogę używać data science?

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.

Czy data science to dobra kariera?

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.

Czy trudno zostać data scientist?

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.

Czy data science wymaga programowania?

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.

Jak długo trwa zostanie data scientist?

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.

Jakich tematów mogę się uczyć w ramach data science?

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.

Rozwijaj swoje umiejętności danych z DataCamp for Mobile

Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.