Kurs
DAX średnio zaawansowany w Power BI
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 4153 recenzje
Poznaj szeroki zakres obliczeń DAX i naucz się ich używać w Microsoft Power BI.
Przetwarzanie danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj szeroki zakres obliczeń DAX i naucz się ich używać w Microsoft Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
W Excel przeanalizujesz zbiór danych fikcyjnej firmy Databel i ustalisz, dlaczego klienci odchodzą.
Raportowanie
Kurs
Naucz się analizować tabelę SQL i przedstawiać wnioski kierownictwu.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Zanurz się w data science z Pythonem i naucz się skutecznie analizować oraz wizualizować dane. Nie potrzeba doświadczenia ani umiejętności programowania.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz skuteczne raporty dzięki Exploratory Data Analysis (EDA) w Power BI, by szybciej odkrywać wnioski i zwiększać wartość biznesową.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Zwiększ umiejętność pracy z danymi, analizując polityki pracy zdalnej.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Naucz się tworzyć skuteczne, wydajne i niezawodne potoki danych, korzystając z zasad Extract, Transform i Load.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się stosować najlepsze praktyki, by pisać łatwe w utrzymaniu, wielokrotnego użytku, złożone funkcje z dobrą dokumentacją.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Stosuj AI w finansach do analizy danych, skutecznego promptowania i automatyzacji workflow, by podejmować lepsze decyzje.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać SQL Server do wykonywania typowych zadań manipulacji danymi i opanuj typowe zadania manipulacji danymi z użyciem tego systemu baz danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Wizualizacja danych
Kurs
Zastosuj umiejętności do importowania, analizowania i wizualizacji danych Human Resources (HR) w Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć znaczące i piękne wizualizacje danych w ggplot2, poznając gramatykę grafiki.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj podstawy data governance: znaczenie, cel i wdrażanie frameworku data governance.
Zarządzanie danymi
Kurs
Dowiedz się, jak zostać obrońcą danych i chronić dane w bezpieczny i pewny sposób dzięki temu interaktywnemu kursowi dla początkujących.
Zarządzanie danymi
Kurs
Poznaj, jak łączyć biznes, dane i AI oraz wyznaczać cele, by osiągać sukces dzięki skutecznie skalowalnej strategii AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Użyj generatywnej AI do czyszczenia danych, naprawy duplikatów, wartości null i formatowania, by uzyskać spójne, dokładne zbiory danych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwijaj umiejętności Tidyverse, ucząc się, jak przekształcać i manipulować danymi za pomocą dplyr.
Przetwarzanie danych
Kurs
Integruj aplikacje AI/LLM z API, bazami danych i systemami plików łatwiej niż kiedykolwiek dzięki Model Context Protocol (MCP).
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwiń umiejętności w Excelu dzięki zaawansowanym odwołaniom, wyszukiwaniu i funkcjom bazy danych z praktycznymi ćwiczeniami.
Przetwarzanie danych
Kurs
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz solidne, produkcyjne API z FastAPI, opanuj operacje HTTP, walidację i asynchroniczne wykonanie, by budować wydajne potoki danych i ML.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się wdrażać i planować harmonogramy przepływów pracy inżynierii danych.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj podstawowe architektury deep learning, takie jak CNN, RNN, LSTM i GRU, do modelowania danych obrazowych i sekwencyjnych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się efektywnie przekształcać, czyścić i analizować dane za pomocą Polars, biblioteki Pythona do szybkiej manipulacji danymi.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się używać modeli drzewiastych i zespołów do regresji i klasyfikacji w scikit-learn.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj NumPy, ucząc się tworzyć, sortować, filtrować i aktualizować tablice na podstawie spisu drzew NYC.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawowe elementy agentów LangChain i twórz własne agentów czatu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj Databricks SQL do inżynierii danych, analityki i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w architekturze lakehouse.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj różne sposoby rozwijania umiejętności importowania danych w Power BI.
Przetwarzanie danych
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.