Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Opanuj podstawowe operacje spaCy i trenuj modele do przetwarzania języka naturalnego. Wyodrębniaj informacje z nieustrukturyzowanych danych i dopasowuj wzorce.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj modele ARIMA w Pythonie i zostań ekspertem analizy szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Czy klienci są zachwyceni Twoimi produktami, czy szwankuje obsługa? Naucz się przeprowadzać analizę sentymentu od początku do końca.
Uczenie maszynowe
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj techniki wydobywania przydatnych informacji z tekstu i przetwarzania ich do formatu odpowiedniego dla machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Build intelligent agents with Python to reason, act, and solve real-world tasks.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Optymalizuj łańcuchy dostaw dzięki mocy Python i PuLP.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz piękne, czytelne wizualizacje z łatwością dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacji Seaborn.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się rozwiązywać rzeczywiste problemy optymalizacyjne z użyciem SciPy i PuLP w Pythonie — od podstaw po optymalizację z ograniczeniami i złożoną.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się elastycznie przetwarzać i analizować dane o elastycznej strukturze za pomocą MongoDB.
Inżynieria danych
Kurs
Twórz dokładniejsze i bardziej niezawodne systemy RAG dzięki Graph RAG i hybrydowemu RAG.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Łącz tekst, obrazy, audio i wideo z najnowszymi modelami AI od Hugging Face i twórz nowe obrazy oraz filmy!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwijaj umiejętności w Polars: manipulacja tekstem, statystyki kroczące, łączenie DataFrame i zaawansowana analiza.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się projektować i uruchamiać własne symulacje Monte Carlo w Pythonie!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się budować modele deep learning w TensorFlow.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj dwa kluczowe zadania wnioskowania statystycznego: estymację parametrów i testowanie hipotez.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się analizować sprawozdania finansowe za pomocą Pythona. Obliczaj wskaźniki, oceniaj kondycję finansową, obsługuj brakujące wartości i prezentuj analizę.
Finanse stosowane
Kurs
Ten kurs obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby zbudować podstawowy system monitorowania uczenia maszynowego w Pythonie
Uczenie maszynowe
Kurs
Zapewnij wysoką jakość danych w workflow data science i data engineering dzięki bibliotece Great Expectations w Pythonie.
Inżynieria danych
Kurs
Twórz interaktywne, bogate w dane dashboardy z Dash i Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj podstawy eksploracji, manipulacji i pomiaru danych obrazowych biomedycznych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się, jak podejść do konkursów na Kaggle i je wygrywać.
Uczenie maszynowe
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje, które skutecznie i efektywnie pomagają komunikować wyniki.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się identyfikować, analizować, usuwać i imputować brakujące dane w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Wizualizuj sezonowość, trendy i inne wzorce w danych szeregów czasowych.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się optymalizować, skalować i testować potoki danych Polars pod kątem wydajności gotowej do produkcji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs jest dla użytkowników R, którzy chcą szybko opanować Python!
Tworzenie oprogramowania
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.