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

Obsługa brakujących danych z imputacją w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 105 recenzji

Diagnozuj, wizualizuj i uzupełniaj brakujące dane za pomocą różnych technik imputacji oraz wskazówek, jak poprawić wyniki.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Maszyny wektorów nośnych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 95 recenzji

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

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Modelowanie ryzyka kredytowego w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 88 recenzji

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

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Testy A/B w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 95 recenzji

Poznaj podstawy testów A/B w R: projektowanie eksperymentów, analiza danych, prognozowanie wyników i prezentacja rezultatów w wizualizacjach.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 85 recenzji

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

Finanse stosowane

5 godzin

Kurs

Interaktywne mapy z leaflet w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 100 recenzji

Twórz interaktywne mapy internetowe z łatwością dzięki leaflet.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Analiza sieci w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 135 recenzji

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Modelowanie z tidymodels w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 186 recenzji

Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wnioskowanie dla danych kategorycznych w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 114 recenzji

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

HR Analytics: analiza danych pracowniczych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 42 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

R dla użytkowników SAS

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 29 recenzji

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

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Developing R Packages

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 156 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

Wprowadzenie do analizy portfela w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 151 recenzji

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

Finanse stosowane

5 godzin

Kurs

Wizualizacja szeregów czasowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 185 recenzji

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

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Manipulacja danymi z data.table w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 23 recenzje

Opanuj kluczowe pojęcia manipulacji danymi, takie jak filtrowanie, wybieranie i obliczanie statystyk grupowych za pomocą data.table.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Podstawy programowania funkcyjnego z purrr

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 94 recenzje

Naucz się łatwo podsumowywać i przekształcać listy za pomocą pakietu purrr.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Analiza koszyka zakupowego w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 95 recenzji

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

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 76 recenzji

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Interaktywna wizualizacja danych z plotly w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 86 recenzji

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

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Programowanie z dplyr

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 51 recenzji

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

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Wycena i analiza obligacji w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 89 recenzji

Opanuj R do tworzenia modeli oceny i analizy obligacji oraz zabezpieczania ich przed zmianami stóp procentowych.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Handel finansowy w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 78 recenzji

Ten kurs omawia podstawy handlu finansowego i użycia quantstrat do budowy strategii handlowych opartych na sygnałach.

Finanse stosowane

5 godzin

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 w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.