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.
181 Kursów

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

1 godzina

Kurs

Wprowadzenie do analizy sieci w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 218 recenzji

Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Tworzenie agentic workflows z LlamaIndex

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 68 recenzji

Twórz agentowe przepływy pracy AI, które planują, wyszukują, zapamiętują i współpracują, używając LlamaIndex.

Sztuczna inteligencja

2 godziny

Kurs

Modele multimodalne z Hugging Face

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 163 recenzje

Łącz tekst, obrazy, audio i wideo z najnowszymi modelami AI od Hugging Face i twórz nowe obrazy oraz filmy!

Sztuczna inteligencja

4 godziny

Kurs

Braki danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 182 recenzje

Naucz się identyfikować, analizować, usuwać i imputować brakujące dane w Pythonie.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do Amazon Bedrock

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 129 recenzji

Naucz się korzystać z Amazon Bedrock, by uzyskiwać dostęp do modeli foundation AI i tworzyć z AI — bez zarządzania złożoną infrastrukturą.

Sztuczna inteligencja

3 godziny

Kurs

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 88 recenzji

Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 253 recenzje

Poznaj dwa kluczowe zadania wnioskowania statystycznego: estymację parametrów i testowanie hipotez.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Efektywne trenowanie modeli AI z PyTorch

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 103 recenzje

Dowiedz się, jak skrócić czas trenowania dużych modeli językowych dzięki Accelerator i Trainer do trenowania rozproszonego

Sztuczna inteligencja

4 godziny

Kurs

Modele GARCH w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 189 recenzji

Poznaj modele GARCH, jak je wdrażać i kalibrować na danych finansowych od akcji po waluty obce.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Tworzenie chatbotów w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 150 recenzji

Poznaj podstawy tworzenia botów konwersacyjnych z użyciem systemów opartych na regułach oraz machine learning.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wydajne programowanie z pandas

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 156 recenzji

Poznaj efektywne techniki w pandas, aby zoptymalizować kod Python.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do modelowania liniowego w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 218 recenzji

Poznaj koncepcje i zastosowania modeli liniowych z python i twórz modele do opisu, prognozowania i wyciągania wniosków ze wzorców danych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Analiza danych IoT w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 108 recenzji

Dowiedz się, jak importować, czyścić i przetwarzać dane IoT w Pythonie, aby przygotować je do machine learning.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Analiza sprawozdań finansowych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 112 recenzji

Naucz się analizować sprawozdania finansowe za pomocą Pythona. Obliczaj wskaźniki, oceniaj kondycję finansową, obsługuj brakujące wartości i prezentuj analizę.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Uczenie maszynowe w marketingu w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 172 recenzje

Od customer lifetime value, przewidywania churn po segmentację — poznaj i wdrażaj use cases Machine Learning dla Marketingu w Python.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

End-to-End RAG z Weaviate

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 18 recenzji

Opanuj RAG z Weaviate! Osadzaj tekst i obrazy do wyszukiwania oraz eksperymentuj z wyszukiwaniem wektorowym, BM25 i hybrydowym.

Sztuczna inteligencja

2 godziny

Kurs

Python dla użytkowników R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 79 recenzji

Ten kurs jest dla użytkowników R, którzy chcą szybko opanować Python!

Tworzenie oprogramowania

5 godzin

Kurs

Segmentacja klientów w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 169 recenzji

Naucz się segmentować klientów w Pythonie.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Uogólnione modele liniowe w Pythonie

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 145 recenzji

Rozszerz swój zestaw narzędzi regresji o modele logistyczne i Poissona oraz naucz się je trenować, rozumieć, walidować i prognozować.

Prawdopodobieństwo i statystyka

5 godzin

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 swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.