Kurs
Tworzenie agentów AI z CrewAI
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 90 recenzji
Buduj zespoły AI, które współpracują, automatyzują przepływy pracy i generują treści dzięki CrewAI.
Sztuczna inteligencja
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Buduj zespoły AI, które współpracują, automatyzują przepływy pracy i generują treści dzięki CrewAI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz agentowe przepływy pracy AI, które planują, wyszukują, zapamiętują i współpracują, używając LlamaIndex.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Łącz tekst, obrazy, audio i wideo z najnowszymi modelami AI od Hugging Face i twórz nowe obrazy oraz filmy!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się identyfikować, analizować, usuwać i imputować brakujące dane w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się korzystać z Amazon Bedrock, by uzyskiwać dostęp do modeli foundation AI i tworzyć z AI — bez zarządzania złożoną infrastrukturą.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać RNN do klasyfikacji sentymentu tekstu, generowania zdań i tłumaczenia tekstu między językami.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Wizualizuj sezonowość, trendy i inne wzorce w danych szeregów czasowych.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj dwa kluczowe zadania wnioskowania statystycznego: estymację parametrów i testowanie hipotez.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak skrócić czas trenowania dużych modeli językowych dzięki Accelerator i Trainer do trenowania rozproszonego
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać Pythona do analizy odpływu klientów i budowy modelu do jego przewidywania.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Poznaj modele GARCH, jak je wdrażać i kalibrować na danych finansowych od akcji po waluty obce.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się tworzyć pipeline’y, które przetrwają próbę czasu.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy tworzenia botów konwersacyjnych z użyciem systemów opartych na regułach oraz machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Udoskonal wiedzę i przygotuj się do kolejnej rozmowy kwalifikacyjnej, ćwicząc pytania rekrutacyjne z Python machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się optymalizować, skalować i testować potoki danych Polars pod kątem wydajności gotowej do produkcji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj efektywne techniki w pandas, aby zoptymalizować kod Python.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj koncepcje i zastosowania modeli liniowych z python i twórz modele do opisu, prognozowania i wyciągania wniosków ze wzorców danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak importować, czyścić i przetwarzać dane IoT w Pythonie, aby przygotować je do machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się zbierać dane z Twittera i analizować teksty, sieci oraz pochodzenie geograficzne z Twittera.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się analizować sprawozdania finansowe za pomocą Pythona. Obliczaj wskaźniki, oceniaj kondycję finansową, obsługuj brakujące wartości i prezentuj analizę.
Finanse stosowane
Kurs
Od customer lifetime value, przewidywania churn po segmentację — poznaj i wdrażaj use cases Machine Learning dla Marketingu w Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj RAG z Weaviate! Osadzaj tekst i obrazy do wyszukiwania oraz eksperymentuj z wyszukiwaniem wektorowym, BM25 i hybrydowym.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ten kurs jest dla użytkowników R, którzy chcą szybko opanować Python!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się segmentować klientów w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć modele deep learning w Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz silniki rekomendacji w Pythonie, wykorzystując techniki uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozszerz swój zestaw narzędzi regresji o modele logistyczne i Poissona oraz naucz się je trenować, rozumieć, walidować i prognozować.
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.