Kurs
Stosowanie SQL w praktyce
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 1199 recenzji
Znajduj tabele, przechowuj i zarządzaj nowymi tabelami i widokami oraz pisz łatwy w utrzymaniu kod SQL, aby odpowiadać na pytania biznesowe.
Raportowanie
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Znajduj tabele, przechowuj i zarządzaj nowymi tabelami i widokami oraz pisz łatwy w utrzymaniu kod SQL, aby odpowiadać na pytania biznesowe.
Raportowanie
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy pracy z danymi szeregów czasowych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Skrypty Bash pozwalają budować potoki analityczne w chmurze i pracować z danymi przechowywanymi w wielu plikach.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz inteligentne, interaktywne i niezawodne aplikacje AI łatwiej niż kiedykolwiek dzięki OpenAI Responses API i GPT-5.
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie użyjesz T-SQL, odmiany SQL używanej w Microsoft SQL Server do analizy danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj Apache Kafka! Od podstaw po zaawansowaną architekturę: naucz się tworzyć, zarządzać i diagnozować Kafka w realnych wyzwaniach streamingu danych!
Inżynieria danych
Kurs
Rozwiń umiejętności Python w finansach, ucząc się używać datetime, instrukcji if, DataFrames i nie tylko.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawy walidacji modeli, technik walidacji i zacznij tworzyć zwalidowane, wydajne modele.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pracować z Plain Old Java Objects, opanuj Collections Framework i obsługuj wyjątki jak profesjonalista, z loggingiem wspierającym wszystko!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Odblokuj moc BigQuery: poznaj podstawy, wykonuj zapytania i optymalizuj przepływy pracy dla wydajnej analizy danych.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Finanse stosowane
Kurs
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj świat machine learning i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj próbkowanie, aby uzyskiwać dokładniejsze statystyki przy mniejszej ilości danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Buduj kompleksowe potoki danych — od czyszczenia i agregacji po streaming i orkiestrację.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się czyścić dane jak najszybciej i najdokładniej, by przejść od surowych danych do świetnych wniosków.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się używać faset, układów współrzędnych i statystyk w ggplot2, aby tworzyć czytelne wykresy objaśniające.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym czterogodzinnym kursie poznasz podstawy analizy danych szeregów czasowych w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy machine learning do klasyfikacji.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie poznasz uczenie nienadzorowane dzięki technikom takim jak klastrowanie hierarchiczne i k-means z użyciem biblioteki SciPy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.
Finanse stosowane
Kurs
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się tworzyć własne raporty i dashboardy SQL oraz doskonalić eksplorację, czyszczenie i walidację danych.
Raportowanie
Kurs
Twórz aplikacje AI z wbudowanymi funkcjami LLM Snowflake Cortex do analizy tekstu, generowania i wieloetapowych workflow.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pisać szybszy kod R, poznaj benchmarking i profilowanie oraz odkryj tajniki programowania równoległego.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności Java, ucząc się obsługi plików, przetwarzania danych i tworzenia czystego, wielokrotnego użytku kodu z użyciem praktycznych technik.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się rozpoczynać tworzenie modeli deep learning z Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.
Uczenie maszynowe
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.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.