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.
391 Kursów

Kurs

Tworzenie agentów AI z Google ADK

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 604 recenzje

Zbuduj krok po kroku asystenta obsługi klienta z Google’s Agent Development Kit (ADK).

Sztuczna inteligencja

1 godzina

Kurs

Programowanie z Cursor

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 499 recenzji

Twórz kod gotowy do produkcji z Cursor. Poznaj prompty AI, refaktoryzację, testowanie i zaawansowane workflow.

Sztuczna inteligencja

1 godzina 30 min

Kurs

Regresja średnio zaawansowana w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 859 recenzji

Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Modelowanie ryzyka kredytowego w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 320 recenzji

Naucz się przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Tworzenie pakietów w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 1048 recenzji

Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Podstawy wnioskowania statystycznego w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 61 recenzji

Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 110 recenzji

W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Koncepcje NoSQL

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 609 recenzji

W tym kursie koncepcyjnym (bez kodowania) poznasz cztery główne bazy danych NoSQL i popularne silniki.

Inżynieria danych

2 godziny

Kurs

Funkcje i procedury składowane w SQL Server

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 447 recenzji

Opanuj programowanie SQL Server, ucząc się tworzyć, aktualizować i wykonywać funkcje oraz procedury składowane.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Redukcja wymiarowości w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 992 recenzje

Poznaj koncepcję redukcji wymiarowości danych i opanuj techniki jej wykonywania w Pythonie.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Poprawa wydajności zapytań w SQL Server

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 507 recenzji

W tym kursie uczestnicy nauczą się pisać zapytania, które są zarówno wydajne, jak i łatwe do odczytania i zrozumienia.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Audyt wydatków z Claude

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 44 recenzje

Masz dość analizowania wydatków, by wyłapać te niezgodne z polityką? Już nie! Szybko twórz jasne raporty o naruszeniach wydatków w Claude Cowork.

Sztuczna inteligencja

15 min

Kurs

Wprowadzenie do baz danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 327 recenzji

Poznaj podstawy relacyjnych baz danych i naucz się, jak z nimi pracować.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Analiza szeregów czasowych w SQL Server

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 476 recenzji

Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych

Przetwarzanie danych

5 godzin

Kurs

Praca z danymi geoprzestrzennymi w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 302 recenzje

Ten kurs pokaże Ci, jak zintegrować dane przestrzenne z Twoim workflow Data Science w Pythonie.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Uczenie maszynowe w finansach z Pythonem

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 245 recenzji

Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Transakcje i obsługa błędów w SQL Server

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 367 recenzji

Naucz się pisać skrypty, które wychwytują i obsługują błędy oraz kontrolują wiele operacji wykonywanych jednocześnie.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 150 recenzji

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Chmura

30 min

Kurs

Funkcje do manipulowania danymi w SQL Server

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.9+
  • 115 recenzji

Poznaj najważniejsze funkcje do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych w SQL Server.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

W pełni zautomatyzowany MLOps

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 401 recenzji

Poznaj architekturę MLOps, techniki CI/CD/CM/CT i wzorce automatyzacji, by wdrażać systemy ML, które z czasem przynoszą wartość.

Uczenie maszynowe

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 umiejętności pracy z danymi dzięki DataCamp na urządzenia mobilne

Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.