Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Integruj aplikacje AI/LLM z API, bazami danych i systemami plików łatwiej niż kiedykolwiek dzięki Model Context Protocol (MCP).
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj zarządzanie AI z Collibra. Buduj, wdrażaj i skaluj odpowiedzialną AI, korzystając z narzędzi, frameworków i workflow MLOps.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje PostgreSQL do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs wprowadzający i koncepcyjny pomoże Ci zrozumieć podstawy hurtowni danych.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj LLMOps od pomysłu po wdrożenie, zdobądź wiedzę o cyklu życia i wyzwaniach oraz naucz się stosować te koncepcje w swoich aplikacjach.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Nikt nie lubi patrzeć na arkusze kalkulacyjne! Ożyw swoje dane. Doskonal prezentacje i naucz się przekładać dane techniczne na praktyczne wnioski.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Opanuj modelowanie danych w Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ulepsz umiejętność importowania danych w Pythonie i naucz się pracować z danymi z sieci i API.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj Docker i odkryj jego znaczenie w zestawie narzędzi specjalisty ds. danych. Poznaj kontenery Docker, obrazy i nie tylko.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj modułowość, dokumentację i automatyczne testowanie, aby szybciej i pewniej rozwiązywać problemy data science.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Data Analysis Expressions (DAX) pozwalają przenieść umiejętności Power BI na wyższy poziom dzięki tworzeniu własnych funkcji.
Przetwarzanie danych
Kurs
W Excel przeanalizujesz zbiór danych fikcyjnej firmy Databel i ustalisz, dlaczego klienci odchodzą.
Raportowanie
Kurs
Poznaj możliwości Microsoft Azure i oprogramowania do przetwarzania w chmurze, aby rozwijać umiejętności inżynierii danych.
Chmura
Kurs
Opanuj GitHub Copilot, by rozumieć, pisać i dopracowywać kod dzięki kontekstowi, personalizacji i inteligentnym funkcjom.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz skuteczne raporty dzięki Exploratory Data Analysis (EDA) w Power BI, by szybciej odkrywać wnioski i zwiększać wartość biznesową.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Utrwal i poszerz wiedzę o typach danych Pythona, takich jak listy, słowniki i krotki, wykorzystując je do rozwiązywania problemów Data Science.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się stosować najlepsze praktyki, by pisać łatwe w utrzymaniu, wielokrotnego użytku, złożone funkcje z dobrą dokumentacją.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj struktury danych, takie jak listy wiązane, stosy, kolejki, tablice haszujące i grafy, oraz algorytmy wyszukiwania i sortowania!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj szeroki zakres obliczeń DAX i naucz się ich używać w Microsoft Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Odblokuj moc ChatGPT dzięki lepszym promptom, trafnym odpowiedziom i bezpiecznemu użyciu AI. Zwiększ efektywność i wyciągaj maksimum z rozmów z AI!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Przestań walczyć z Excelem i zacznij z nim rozmawiać! Czyść dane, twórz wykresy i szybciej uzyskuj odpowiedzi z Copilotem w Excelu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Odkryj, jak wydobywać wartość biznesową z AI. Naucz się określać możliwości AI, tworzyć POC, wdrażać rozwiązania i opracowywać strategię AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zacznij z n8n i naucz się tworzyć automatyczne workflow z użyciem triggerów, logiki, API i AI — bez kodowania!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwiń umiejętność opowiadania o danych i odkryj, jak tworzyć świetne historie, które inspirują odbiorców do zmian.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Naucz się analizować tabelę SQL i przedstawiać wnioski kierownictwu.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Ten kurs wprowadza dbt do modelowania danych, transformacji, testowania i tworzenia dokumentacji.
Inżynieria danych
Kurs
Opanuj NumPy, ucząc się tworzyć, sortować, filtrować i aktualizować tablice na podstawie spisu drzew NYC.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się przekładać pytania biznesowe na dobrze sformułowane pytania analityczne i wybierać właściwe rozwiązania analityczne.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Prognozuj ceny mieszkań i współczynnik kliknięć reklam, implementując, analizując i interpretując analizę regresji w statsmodels w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ożyw swoje Google Sheets, opanowując podstawowe umiejętności, takie jak formuły, operacje i odwołania do komórek.
Przygotowanie danych
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 kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.