Kurs
Projektowanie eksperymentów w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 2040 recenzji
Wdrażaj eksperymentalne układy i wykonuj solidne analizy statystyczne, aby wyciągać precyzyjne i trafne wnioski!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Wdrażaj eksperymentalne układy i wykonuj solidne analizy statystyczne, aby wyciągać precyzyjne i trafne wnioski!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz i wdrażaj skalowalne aplikacje webowe oraz funkcje serverless w Azure, opanowując bezpieczeństwo, monitorowanie i automatyzację.
Chmura
Kurs
Buduj kompleksowe potoki danych — od czyszczenia i agregacji po streaming i orkiestrację.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się pracować z Plain Old Java Objects, opanuj Collections Framework i obsługuj wyjątki jak profesjonalista, z loggingiem wspierającym wszystko!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym czterogodzinnym kursie poznasz podstawy analizy danych szeregów czasowych w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
Naucz się pobierać i analizować informacje z internetu za pomocą biblioteki Python scrapy.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć własne raporty i dashboardy SQL oraz doskonalić eksplorację, czyszczenie i walidację danych.
Raportowanie
Kurs
Zdobądź kluczowe umiejętności, używając Scikit-learn, SHAP i LIME, aby testować i tworzyć przejrzyste, godne zaufania i odpowiedzialne systemy AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Chmura
Kurs
Opanuj próbkowanie, aby uzyskiwać dokładniejsze statystyki przy mniejszej ilości danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Chmura
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy machine learning do klasyfikacji.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się pisać szybszy kod R, poznaj benchmarking i profilowanie oraz odkryj tajniki programowania równoległego.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj wieloetapowe buildy, narzędzia sieciowe Dockera i Docker Compose, by tworzyć optymalne aplikacje kontenerowe!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Finanse stosowane
Kurs
Odblokuj moc BigQuery: poznaj podstawy, wykonuj zapytania i optymalizuj przepływy pracy dla wydajnej analizy danych.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się tworzyć modele deep learning w Pythonie z użyciem Keras 2.0.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Prowadź i analizuj eksperymenty z testami A/B w Pythonie. Opanuj wartości p, kontrole poprawności i analizę wspierającą decyzje biznesowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj świat machine learning i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy gradient boosting i twórz nowoczesne modele machine learning z XGBoost do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się przetwarzać, przekształcać i manipulować obrazami według własnej woli.
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności Java, ucząc się obsługi plików, przetwarzania danych i tworzenia czystego, wielokrotnego użytku kodu z użyciem praktycznych technik.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie poznasz uczenie nienadzorowane dzięki technikom takim jak klastrowanie hierarchiczne i k-means z użyciem biblioteki SciPy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy walidacji modeli, technik walidacji i zacznij tworzyć zwalidowane, wydajne modele.
Uczenie maszynowe
Kurs
Zbuduj podstawy, by myśleć statystycznie i mówić językiem swoich danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs to wprowadzenie do algebry liniowej, jednego z najważniejszych zagadnień matematycznych stojących za data science.
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 kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.