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
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Zbuduj krok po kroku asystenta obsługi klienta z Google’s Agent Development Kit (ADK).
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz kod gotowy do produkcji z Cursor. Poznaj prompty AI, refaktoryzację, testowanie i zaawansowane workflow.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Oceń ryzyko i zwroty, twórz portfele akcji ważone kapitalizacją rynkową, prognozuj i zabezpieczaj ryzyko rynkowe przez scenariusze.
Finanse stosowane
Kurs
Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się projektować wizualizacje i raporty Power BI z myślą o użytkownikach.
Wizualizacja danych
Kurs
Przejdź na podejście MLOps, aby trenować, dokumentować, utrzymywać i skalować modele machine learning do ich pełnego potencjału.
Uczenie maszynowe
Kurs
Twórz produkcyjne automatyzacje n8n: pobieraj dane z API, przetwarzaj partiami, obsługuj błędy i działaj bez nadzoru według harmonogramu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się strukturyzować zapytania PostgreSQL, aby działały w ułamku czasu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie koncepcyjnym (bez kodowania) poznasz cztery główne bazy danych NoSQL i popularne silniki.
Inżynieria danych
Kurs
Opanuj programowanie SQL Server, ucząc się tworzyć, aktualizować i wykonywać funkcje oraz procedury składowane.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj koncepcję redukcji wymiarowości danych i opanuj techniki jej wykonywania w Pythonie.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie uczestnicy nauczą się pisać zapytania, które są zarówno wydajne, jak i łatwe do odczytania i zrozumienia.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Masz dość analizowania wydatków, by wyłapać te niezgodne z polityką? Już nie! Szybko twórz jasne raporty o naruszeniach wydatków w Claude Cowork.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy relacyjnych baz danych i naucz się, jak z nimi pracować.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznasz techniki Net Revenue Management w Excelu dla firmy Fast Moving Consumer Goods.
Finanse stosowane
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj wyzwania monitorowania modeli machine learning w produkcji, w tym drift danych i konceptu, oraz metody przeciwdziałania degradacji modelu.
Uczenie maszynowe
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 pisać skrypty, które wychwytują i obsługują błędy oraz kontrolują wiele operacji wykonywanych jednocześnie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Chmura
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych w SQL Server.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj architekturę MLOps, techniki CI/CD/CM/CT i wzorce automatyzacji, by wdrażać systemy ML, które z czasem przynoszą wartość.
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.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.