Kurs
Analiza danych w Tableau
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 1827 recenzji
Rozwiń swoje umiejętności Tableau dzięki zaawansowanej analityce i wizualizacjom.
Wizualizacja danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności Tableau dzięki zaawansowanej analityce i wizualizacjom.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj podstawowe architektury deep learning, takie jak CNN, RNN, LSTM i GRU, do modelowania danych obrazowych i sekwencyjnych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz inteligentne, interaktywne i niezawodne aplikacje AI łatwiej niż kiedykolwiek dzięki OpenAI Responses API i GPT-5.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj różne sposoby rozwijania umiejętności importowania danych w Power BI.
Przetwarzanie danych
Kurs
Prognozuj ceny mieszkań i współczynnik kliknięć reklam, implementując, analizując i interpretując analizę regresji w statsmodels w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj Databricks SQL do inżynierii danych, analityki i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w architekturze lakehouse.
Inżynieria danych
Kurs
Odkryj, jak wektorowa baza danych Pinecone rewolucjonizuje tworzenie aplikacji AI!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz solidne, produkcyjne API z FastAPI, opanuj operacje HTTP, walidację i asynchroniczne wykonanie, by budować wydajne potoki danych i ML.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj modelowanie finansowe w Excelu: przepływy pieniężne, analiza scenariuszy, wartość pieniądza w czasie i budżetowanie kapitałowe.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawy zarządzania jakością danych. Poznaj kluczowe pojęcia, wymiary i techniki monitorowania oraz poprawy jakości danych.
Zarządzanie danymi
Kurs
Naucz się, jak i kiedy używać w Pythonie popularnych testów hipotez, takich jak testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
Buduj wydajne systemy wieloagentowe, stosując nowe wzorce projektowe agentów w frameworku LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ulepsz raporty dzięki technikom analizy trendów, takim jak szeregi czasowe, drzewa dekompozycji i kluczowi influencerzy.
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 pisać czystszy, mądrzejszy kod Java dzięki metodom, sterowaniu przepływem i pętlom.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz prezentacje PowerPoint z Microsoft Copilot. Przekształcaj dokumenty w slajdy, generuj wizualizacje i notatki prelegenta.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Kontynuuj swoją przygodę z wizualizacją danych, gdzie nauczysz się praktycznych technik włączania miar DAX i stopniowego ujawniania w raportach.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj, jak łączyć biznes, dane i AI oraz wyznaczać cele, by osiągać sukces dzięki skutecznie skalowalnej strategii AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Aby zrozumieć główne zastosowania Fabric, poznasz różne narzędzia w siedmiu doświadczeniach Fabric.
Inne
Kurs
Opanuj analizę tekstu dzięki kluczowym technikom NLP — od preprocessingu po zaawansowane modele transformerów.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pracować z datami i godzinami w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się czyścić i przygotowywać dane do machine learning!
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy bezpieczeństwa AI, aby chronić systemy przed zagrożeniami, dopasować bezpieczeństwo do celów biznesowych i ograniczać kluczowe ryzyka.
Sztuczna inteligencja
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
Poznaj podstawy VM, kontenerów, Dockera i Kubernetes. Poznaj różnice, aby zacząć!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zdobądź umiejętności tworzenia efektywnych dashboardów. Poznaj podstawy projektowania dashboardów, elementy analityki wizualnej oraz rodzaje dashboardów.
Wizualizacja danych
Kurs
Przygotuj aplikacje AI do produkcji, korzystając z OpenAI API.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj Large Language Models (LLMs) i to, jak zmieniają świat biznesu.
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.
Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.