Kurs
Wprowadzenie do generatywnej AI w Snowflake
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 336 recenzji
Twórz aplikacje AI z wbudowanymi funkcjami LLM Snowflake Cortex do analizy tekstu, generowania i wieloetapowych workflow.
Sztuczna inteligencja
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Twórz aplikacje AI z wbudowanymi funkcjami LLM Snowflake Cortex do analizy tekstu, generowania i wieloetapowych workflow.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj koncepcję redukcji wymiarowości danych i opanuj techniki jej wykonywania w Pythonie.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanse stosowane
Kurs
Opanuj podstawowe operacje spaCy i trenuj modele do przetwarzania języka naturalnego. Wyodrębniaj informacje z nieustrukturyzowanych danych i dopasowuj wzorce.
Uczenie maszynowe
Kurs
Przejdź na podejście MLOps, aby trenować, dokumentować, utrzymywać i skalować modele machine learning do ich pełnego potencjału.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj różne typy w modelowaniu danych, także do predykcji, i naucz się prowadzić regresję liniową oraz oceniać modele w Tidyverse.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie koncepcyjnym (bez kodowania) poznasz cztery główne bazy danych NoSQL i popularne silniki.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się korzystać z podstawowych pakietów Bioconductor do bioinformatyki, używając danych z wirusów, grzybów, ludzi i roślin!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
R Markdown to łatwy w użyciu język formatowania do tworzenia dynamicznych raportów z kodu R.
Raportowanie
Kurs
Ten kurs to wprowadzenie do algebry liniowej, jednego z najważniejszych zagadnień matematycznych stojących za data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy eksploracji, manipulacji i pomiaru danych obrazowych biomedycznych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zbuduj podstawy, by myśleć statystycznie i mówić językiem swoich danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie uczestnicy nauczą się pisać zapytania, które są zarówno wydajne, jak i łatwe do odczytania i zrozumienia.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Ten kurs pokaże Ci, jak zintegrować dane przestrzenne z Twoim workflow Data Science w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się projektować wizualizacje i raporty Power BI z myślą o użytkownikach.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz piękne, czytelne wizualizacje z łatwością dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacji Seaborn.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj wyzwania monitorowania modeli machine learning w produkcji, w tym drift danych i konceptu, oraz metody przeciwdziałania degradacji modelu.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą Pythona.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj typy danych i funkcje Snowflake do manipulacji tekstem, liczbami i datami, tworząc własne funkcje i tabele przestawne.
Przetwarzanie danych
Kurs
Kurs Generalized Linear Model rozszerza zestaw narzędzi regresji o regresję logistyczną i Poissona.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs wprowadza do klastrowania i redukcji wymiarowości w R z perspektywy uczenia maszynowego.
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.