Kurs
Wycena akcji w R
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 74 recenzje
Poznaj podstawy wyceny akcji.
Finanse stosowane
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj podstawy wyceny akcji.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać plotly w R do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych, aby wzbogacić opowiadanie o danych.
Wizualizacja danych
Kurs
Wyodrębniaj i wizualizuj dane z Twittera, analizuj sentyment i sieci oraz mapuj geolokalizację swoich tweetów.
Przetwarzanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak efektywnie zbierać i pobierać dane z dowolnej strony internetowej za pomocą R.
Przygotowanie danych
Kurs
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Kurs
W tym kursie nauczysz się technik wnioskowania statystycznego na danych liczbowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.
Przetwarzanie danych
Kurs
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przygotuj się do kategoryzowania! Poznają Państwo pracę z danymi nienumerycznymi, takimi jak nazwy stanowisk czy odpowiedzi ankietowe, w ekosystemie Tidyverse.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się wykorzystywać techniki statystyczne do pracy z danymi kategorycznymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Modele GAM odwzorowują zależności w danych jako nieliniowe funkcje, bardzo elastyczne dla różnych problemów data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Zastosuj umiejętności z zakresu finansów i R do backtestingu, analizy i optymalizacji portfeli finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Pracuj z seriami zwrotów czynnikowych ryzyka, badaj ich właściwości empiryczne i szacuj wartość zagrożoną.
Finanse stosowane
Kurs
Dowiedz się, jak przełożyć wiedzę SAS na R i analizować dane za pomocą tego darmowego i potężnego języka programowania.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Dowiedz się, jak uzyskiwać dostęp do danych finansowych z plików lokalnych oraz źródeł internetowych.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Ten kurs wprowadza maszynę wektorów nośnych (SVM) w intuicyjny, wizualny sposób.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj zmienne ukryte, np. osobowość, dzięki eksploracyjnej i konfirmacyjnej analizie czynnikowej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
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
Kurs
Poznaj technikę bag of words do eksploracji tekstu w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować procesy biznesowe w R i wyciągać praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych zdarzeń.
Raportowanie
Kurs
Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się wizualizować duże zbiory danych w R za pomocą ggplot2 i trelliscopejs.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak tworzyć i oceniać modele pomiarowe używane do potwierdzania struktury skali lub kwestionariusza.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z R, analizując dane detaliczne i tworząc rekomendacje filmów.
Przetwarzanie danych
Kurs
Twórz animowane grafiki i powiązane widoki w całości w R z plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się analizować, wykreślać i modelować dane wielowymiarowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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.
Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.