Kurs
Wydajny kod w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 2390 recenzji
Naucz się pisać wydajny kod, który działa szybko i sprawnie zarządza zasobami, by uniknąć zbędnego narzutu.
Tworzenie oprogramowania
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się pisać wydajny kod, który działa szybko i sprawnie zarządza zasobami, by uniknąć zbędnego narzutu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj nowoczesne metody integracji danych zewnętrznych z LLM-ami za pomocą Retrieval Augmented Generation (RAG) z LangChain.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz skuteczne raporty dzięki Exploratory Data Analysis (EDA) w Power BI, by szybciej odkrywać wnioski i zwiększać wartość biznesową.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się analizować tabelę SQL i przedstawiać wnioski kierownictwu.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Poznaj podstawowe architektury deep learning, takie jak CNN, RNN, LSTM i GRU, do modelowania danych obrazowych i sekwencyjnych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zastosuj umiejętności do importowania, analizowania i wizualizacji danych Human Resources (HR) w Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj Large Language Models (LLMs) i to, jak zmieniają świat biznesu.
Sztuczna inteligencja
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
Dowiedz się, jak zostać obrońcą danych i chronić dane w bezpieczny i pewny sposób dzięki temu interaktywnemu kursowi dla początkujących.
Zarządzanie danymi
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
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
Wzmocnij kodowanie dzięki AI — naucz asystenta kodowania pisać, testować i dokumentować kod skutecznie.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj, jak łączyć biznes, dane i AI oraz wyznaczać cele, by osiągać sukces dzięki skutecznie skalowalnej strategii AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się wdrażać i planować harmonogramy przepływów pracy inżynierii danych.
Inżynieria danych
Kurs
Użyj generatywnej AI do czyszczenia danych, naprawy duplikatów, wartości null i formatowania, by uzyskać spójne, dokładne zbiory danych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się stosować najlepsze praktyki, by pisać łatwe w utrzymaniu, wielokrotnego użytku, złożone funkcje z dobrą dokumentacją.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy data governance: znaczenie, cel i wdrażanie frameworku data governance.
Zarządzanie danymi
Kurs
Rozwiń umiejętności w Excelu dzięki zaawansowanym odwołaniom, wyszukiwaniu i funkcjom bazy danych z praktycznymi ćwiczeniami.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ulepsz raporty dzięki technikom analizy trendów, takim jak szeregi czasowe, drzewa dekompozycji i kluczowi influencerzy.
Przetwarzanie danych
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności Tableau dzięki zaawansowanej analityce i wizualizacjom.
Wizualizacja danych
Kurs
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Przygotowanie danych
Kurs
Twórz solidne, produkcyjne API z FastAPI, opanuj operacje HTTP, walidację i asynchroniczne wykonanie, by budować wydajne potoki danych i ML.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy VM, kontenerów, Dockera i Kubernetes. Poznaj różnice, aby zacząć!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj różne sposoby rozwijania umiejętności importowania danych w Power BI.
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 swoje umiejętności GitHub dzięki naszemu kursowi średniozaawansowanemu o GitHub Projects, administracji i zaawansowanych funkcjach bezpieczeństwa.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Kontynuuj swoją przygodę z wizualizacją danych, gdzie nauczysz się praktycznych technik włączania miar DAX i stopniowego ujawniania w raportach.
Wizualizacja danych
Kurs
Stosuj AI w finansach do analizy danych, skutecznego promptowania i automatyzacji workflow, by podejmować lepsze decyzje.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się, jak i kiedy używać w Pythonie popularnych testów hipotez, takich jak testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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.