Przejdź do głównej treści

Kursy z danych, AI i chmury

Opanuj umiejętności, które się liczą

Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Ukończ krótkie rozdziały

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
127 Kursów

Kurs

Modele GARCH w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 96 recenzji

Określaj i dopasowuj modele GARCH, aby prognozować zmienną w czasie zmienność i value-at-risk.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Inżynieria cech w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 149 recenzji

Poznaj zasady feature engineering dla modeli machine learning i wdrażaj je z użyciem frameworka R tidymodels.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

ChIP-seq z Bioconductor w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 49 recenzji

Naucz się analizować i interpretować dane ChIP-seq z pomocą Bioconductor, korzystając z zestawu danych o ludzkim nowotworze.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Programowanie z dplyr

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 49 recenzji

Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Redukcja wymiarowości w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 97 recenzji

Poznaj techniki redukcji wymiarowości w R i opanuj selekcję oraz ekstrakcję cech dla własnych danych i modeli.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Łączenie danych z data.table w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 71 recenzji

Ten kurs pokaże Ci, jak łączyć i scalać zbiory danych za pomocą data.table.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Bayesowskie modelowanie regresji z rstanarm

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 67 recenzji

Poznaj metody estymacji bayesowskiej, by trafniej wnioskować o modelach regresji liniowej.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Handel finansowy w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 76 recenzji

Ten kurs omawia podstawy handlu finansowego i użycia quantstrat do budowy strategii handlowych opartych na sygnałach.

Finanse stosowane

5 godzin

Kurs

Modelowanie wyborów w marketingu w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 42 recenzje

Naucz się analizować i modelować dane o wyborach klientów w R.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Dostrajanie hiperparametrów w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 57 recenzji

Naucz się dostrajać hiperparametry modelu, by uzyskać najlepsze wyniki predykcyjne.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wycena produktów ubezpieczeń na życie w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 48 recenzji

Poznaj podstawy wyceny przepływów pieniężnych, pracuj z danymi o śmiertelności ludzi i twórz produkty ubezpieczeń na życie w R.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Ćwiczenie statystycznych pytań rekrutacyjnych w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 22 recenzje

W tym kursie przygotujesz się do najczęściej omawianych zagadnień statystycznych — od rozkładów po testowanie hipotez, modele regresji i wiele więcej.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Analiza danych z mediów społecznościowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 90 recenzji

Wyodrębniaj i wizualizuj dane z Twittera, analizuj sentyment i sieci oraz mapuj geolokalizację swoich tweetów.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Defensywne programowanie w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 76 recenzji

Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Analiza procesów biznesowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 42 recenzje

Naucz się analizować procesy biznesowe w R i wyciągać praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych zdarzeń.

Raportowanie

4 godziny

Kurs

Analiza danych ze spisu powszechnego USA w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 37 recenzji

Naucz się szybko wizualizować i eksplorować dane demograficzne z United States Census Bureau za pomocą narzędzi tidyverse.

Eksploracyjna analiza danych

4 godziny

Kurs

Tworzenie dashboardów z flexdashboard

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 50 recenzji

W tym kursie nauczysz się tworzyć statyczne i interaktywne dashboardy za pomocą flexdashboard i shiny.

Raportowanie

4 godziny

Kurs

Modelowanie bayesowskie z RJAGS

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 49 recenzji

W tym kursie nauczysz się wdrażać bardziej zaawansowane modele bayesowskie przy użyciu RJAGS.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wycena akcji w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 64 recenzje

Poznaj podstawy wyceny akcji.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Prognozowanie popytu na produkty w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 30 recenzji

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Skalowalne przetwarzanie danych w R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 23 recenzje

Naucz się pisać skalowalny kod do pracy z big data w R, używając pakietów bigmemory i iotools.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Modele mieszane w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 25 recenzji

Poznaj modele mieszanin: wygodne i formalne ramy statystyczne do probabilistycznego klastrowania i klasyfikacji.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Programowanie równoległe w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 75 recenzji

Odblokuj moc obliczeń równoległych w R. Rozwiń umiejętności analizy danych, przyspiesz obliczenia i łatwo przetwarzaj duże zbiory danych.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

FAQs

Czym jest data science?

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.

Jak mogę nauczyć się data science?

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.

Jakich umiejętności wymaga data science?

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.

Do czego mogę używać data science?

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.

Czy data science to dobra kariera?

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.

Czy trudno zostać data scientist?

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.

Czy data science wymaga programowania?

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.

Jak długo trwa zostanie data scientist?

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.

Jakich tematów mogę się uczyć w ramach data science?

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 swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.