Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Prognozuj ceny mieszkań i współczynnik kliknięć reklam, implementując, analizując i interpretując analizę regresji w statsmodels w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak wdrażać i utrzymywać zasoby w Power BI. Opanujesz interfejs Power BI Service i kluczowe elementy, takie jak obszary robocze.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się vibe codingu z Replit. Twórz aplikacje jak klon Typeform i opanuj zabezpieczanie oraz wdrażanie aplikacji Replit.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się czyścić i przygotowywać dane do machine learning!
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj modelowanie finansowe w Excelu: przepływy pieniężne, analiza scenariuszy, wartość pieniądza w czasie i budżetowanie kapitałowe.
Finanse stosowane
Kurs
Odkryj, jak wektorowa baza danych Pinecone rewolucjonizuje tworzenie aplikacji AI!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawowe elementy agentów LangChain i twórz własne agentów czatu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj Databricks SQL do inżynierii danych, analityki i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w architekturze lakehouse.
Inżynieria danych
Kurs
Wyciągaj wnioski z ograniczonych danych, używając Python i statystyki. Kurs obejmuje wszystko: od losowego doboru próby po dobór warstwowy i klastrowy.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Utrwal i poszerz wiedzę o typach danych Pythona, takich jak listy, słowniki i krotki, wykorzystując je do rozwiązywania problemów Data Science.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy Kubernetes oraz wdrażanie i orkiestrację kontenerów za pomocą Manifestów i poleceń kubectl.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj technologię chmury AWS dzięki praktycznej nauce i zastosowaniom w ekosystemie AWS.
Chmura
Kurs
Poznaj podstawy zarządzania jakością danych. Poznaj kluczowe pojęcia, wymiary i techniki monitorowania oraz poprawy jakości danych.
Zarządzanie danymi
Kurs
Naucz się, kiedy i jak stosować testowanie hipotez w R, w tym testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pracować z datami i godzinami w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Pulpity nawigacyjne to must-have w świecie opartym na danych. Zwiększ wpływ na wyniki biznesowe dzięki dashboardom Tableau.
Wizualizacja danych
Kurs
Zbuduj krok po kroku asystenta obsługi klienta z Google’s Agent Development Kit (ADK).
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie nauczysz się odczytywać pliki CSV, XLS i tekstowe w R, używając narzędzi takich jak readxl i data.table.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się pobierać i analizować informacje z internetu za pomocą biblioteki Python scrapy.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj kluczowe elementy nowoczesnej architektury danych — od ingestion i serving po governance i orchestration.
Inżynieria danych
Kurs
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się tworzyć modele deep learning w Pythonie z użyciem Keras 2.0.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy bezpieczeństwa AI, aby chronić systemy przed zagrożeniami, dopasować bezpieczeństwo do celów biznesowych i ograniczać kluczowe ryzyka.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy pracy z big data w PySpark.
Inżynieria danych
Kurs
Co sprawia, że LLM-y działają? Odkryj, jak transformatory zrewolucjonizowały modelowanie tekstu i zapoczątkowały boom na generatywną AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pisać czystszy, mądrzejszy kod Java dzięki metodom, sterowaniu przepływem i pętlom.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Buduj wydajne systemy wieloagentowe, stosując nowe wzorce projektowe agentów w frameworku LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz kod gotowy do produkcji z Cursor. Poznaj prompty AI, refaktoryzację, testowanie i zaawansowane workflow.
Sztuczna inteligencja
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.