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 oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
345 Kursów

Kurs

Projektowanie eksperymentów w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 324 recenzje

W tym kursie poznasz podstawy projektowania eksperymentów, kluczowy element każdej analizy danych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Building Web Applications with Shiny in R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 214 recenzji

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 201 recenzji

Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.

Prawdopodobieństwo i statystyka

5 godzin

Kurs

Techniki statystyczne w Tableau

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 634 recenzje

Podnieś swoje umiejętności raportowania dzięki wbudowanym funkcjom statystycznym Tableau.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Czyszczenie danych w bazach PostgreSQL

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 444 recenzje

Naucz się okiełznać surowe, chaotyczne dane w bazie PostgreSQL, by wyciągać trafne wnioski.

Przygotowanie danych

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 53 recenzje

Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się budować modele deep learning w TensorFlow.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do optymalizacji w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 184 recenzje

Naucz się rozwiązywać rzeczywiste problemy optymalizacyjne z użyciem SciPy i PuLP w Pythonie — od podstaw po optymalizację z ograniczeniami i złożoną.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do analizy tekstu w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 62 recenzje

Analizuj dane tekstowe w R, korzystając z frameworku tidy.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 98 recenzji

W tym kursie nauczysz się przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą regresji liniowej, uogólnionych modeli addytywnych, lasów losowych i xgboost.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Intermediate Importing Data in R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 268 recenzji

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

Przygotowanie danych

3 godziny

Kurs

Funkcje okna w Snowflake

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 473 recenzje

Poznaj funkcje okienkowe Snowflake do rozwiązywania złożonych problemów danych z rankingami, partycjami i obliczeniami kroczącymi.

Przetwarzanie danych

3 godziny

Kurs

Analiza skupień w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 69 recenzji

Zdobądź intuicję, jak działają klastrowanie hierarchiczne i k-means, i naucz się stosować je do wyciągania wniosków z danych.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Podstawy PySpark

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 601 recenzji

Naucz się wdrażać rozproszone zarządzanie danymi i uczenie maszynowe w Spark z użyciem pakietu PySpark.

Inżynieria danych

4 godziny

Kurs

Uczenie maszynowe z caret w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 42 recenzje

Ten kurs uczy kluczowych pojęć machine learning, takich jak tworzenie i ocena modeli predykcyjnych.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wizualizacja szeregów czasowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 175 recenzji

Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

W pełni zautomatyzowany MLOps

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 322 recenzje

Poznaj architekturę MLOps, techniki CI/CD/CM/CT i wzorce automatyzacji, by wdrażać systemy ML, które z czasem przynoszą wartość.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

RNA-Seq z Bioconductor w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 138 recenzji

Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do AWS Boto w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 206 recenzji

Poznaj AWS Boto i wykorzystaj technologię chmurową do optymalizacji przepływu danych.

Chmura

4 godziny

Kurs

Systemy multimodalne z OpenAI API

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 436 recenzji

Twórz systemy multimodalne z modelami tekstowymi i audio OpenAI, w tym kompleksowego chatbota obsługi klienta!

Sztuczna inteligencja

2 godziny

Kurs

Studium przypadku: analiza danych medycznych w Power BI

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 267 recenzji

Ćwicz Power BI na naszym studium przypadku z branży ochrony zdrowia. Analizuj dane, odkrywaj wnioski o efektywności i twórz dashboard.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do jakości danych z Great Expectations

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 369 recenzji

Zapewnij wysoką jakość danych w workflow data science i data engineering dzięki bibliotece Great Expectations w Pythonie.

Inżynieria danych

4 godziny

Kurs

Ulepszanie wizualizacji danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 286 recenzji

Twórz atrakcyjne wizualizacje, które skutecznie i efektywnie pomagają komunikować wyniki.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do wersjonowania danych z DVC

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 377 recenzji

Poznaj Data Version Control do zarządzania danymi ML. Opanuj konfigurację, automatyzuj pipeline’y i oceniaj modele bezproblemowo.

Uczenie maszynowe

3 godziny

Kurs

Przetwarzanie danych w wierszu poleceń

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 488 recenzji

Poznaj zaawansowane umiejętności pracy w wierszu poleceń, by pobierać, przetwarzać i przekształcać dane, w tym pipeline machine learning.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Braki danych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 178 recenzji

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

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Analiza koszyka zakupowego w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 259 recenzji

Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.

Uczenie maszynowe

4 godziny

Kurs

Wizualizacja danych geoprzestrzennych w Pythonie

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 333 recenzje

Naucz się tworzyć atrakcyjne wizualizacje danych geoprzestrzennych w Pythonie, używając pakietu geopandas i map folium.

Wizualizacja danych

4 godziny

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.