Kurs
Nadzorowane uczenie maszynowe w R: Klasyfikacja
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 138 recenzji
W tym kursie poznasz podstawy machine learning do klasyfikacji.
Uczenie maszynowe
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy machine learning do klasyfikacji.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się czyścić dane jak najszybciej i najdokładniej, by przejść od surowych danych do świetnych wniosków.
Przygotowanie 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
Skrypty Bash pozwalają budować potoki analityczne w chmurze i pracować z danymi przechowywanymi w wielu plikach.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Chmura
Kurs
Twórz nowe funkcje, by poprawić wydajność swoich modeli Machine Learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj Apache Kafka! Od podstaw po zaawansowaną architekturę: naucz się tworzyć, zarządzać i diagnozować Kafka w realnych wyzwaniach streamingu danych!
Inżynieria danych
Kurs
W tym kursie użyjesz T-SQL, odmiany SQL używanej w Microsoft SQL Server do analizy danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj próbkowanie, aby uzyskiwać dokładniejsze statystyki przy mniejszej ilości danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawowe techniki przetwarzania języka naturalnego w Pythonie i wykorzystaj je do wyciągania wniosków z rzeczywistych danych tekstowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Odblokuj moc BigQuery: poznaj podstawy, wykonuj zapytania i optymalizuj przepływy pracy dla wydajnej analizy danych.
Inżynieria danych
Kurs
W tym kursie poznasz uczenie nienadzorowane dzięki technikom takim jak klastrowanie hierarchiczne i k-means z użyciem biblioteki SciPy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj świat machine learning i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się używać faset, układów współrzędnych i statystyk w ggplot2, aby tworzyć czytelne wykresy objaśniające.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się pisać szybszy kod R, poznaj benchmarking i profilowanie oraz odkryj tajniki programowania równoległego.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy walidacji modeli, technik walidacji i zacznij tworzyć zwalidowane, wydajne modele.
Uczenie maszynowe
Kurs
Przekształć niemal każdy zbiór danych w uporządkowany format, by ułatwić analizę.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się elastycznie przetwarzać i analizować dane o elastycznej strukturze za pomocą MongoDB.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się tworzyć własne raporty i dashboardy SQL oraz doskonalić eksplorację, czyszczenie i walidację danych.
Raportowanie
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności Java, ucząc się obsługi plików, przetwarzania danych i tworzenia czystego, wielokrotnego użytku kodu z użyciem praktycznych technik.
Tworzenie oprogramowania
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 przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj kluczowe techniki potrzebne do wyciągania wartościowych wniosków z danych szeregów czasowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
Inżynieria danych
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
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj manipulację danymi szeregów czasowych w R: import, podsumowanie i filtrowanie z zoo, lubridate i xts.
Przetwarzanie danych
Kurs
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
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.