Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Twórz niezawodne przepływy chmurowe Power Automate z wyzwalaczami, rozgałęzieniami, zatwierdzeniami, obsługą błędów i przekazaniem do produkcji.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Parsuj dane w dowolnym formacie. Czy to pliki płaskie, programy statystyczne, bazy danych, czy dane prosto z sieci.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj działanie kontenerów w Azure: rejestry, podstawy ACI i AKS, skalowanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów.
Chmura
Kurs
Tworzenie harnessów agentów AI z użyciem Strands Agents
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj różne typy w modelowaniu danych, także do predykcji, i naucz się prowadzić regresję liniową oraz oceniać modele w Tidyverse.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się rozpoczynać tworzenie modeli deep learning z Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Buduj zespoły AI, które współpracują, automatyzują przepływy pracy i generują treści dzięki CrewAI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz, zabezpieczaj i zarządzaj API z Azure API Management dzięki praktyce.
Chmura
Kurs
Poznaj zaawansowane umiejętności pracy w wierszu poleceń, by pobierać, przetwarzać i przekształcać dane, w tym pipeline machine learning.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z Pythonem na danych księgarni i twórz rekomendacje filmów.
Uczenie maszynowe
Kurs
Podnieś swoje umiejętności raportowania dzięki wbudowanym funkcjom statystycznym Tableau.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj typy danych i funkcje Snowflake do manipulacji tekstem, liczbami i datami, tworząc własne funkcje i tabele przestawne.
Przetwarzanie danych
Kurs
Czy klienci są zachwyceni Twoimi produktami, czy szwankuje obsługa? Naucz się przeprowadzać analizę sentymentu od początku do końca.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj podstawowe operacje spaCy i trenuj modele do przetwarzania języka naturalnego. Wyodrębniaj informacje z nieustrukturyzowanych danych i dopasowuj wzorce.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj techniki wydobywania przydatnych informacji z tekstu i przetwarzania ich do formatu odpowiedniego dla machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Optymalizuj łańcuchy dostaw dzięki mocy Python i PuLP.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się przechowywać, zabezpieczać, skalować i przetwarzać dane w Azure, używając Blob Storage, Cosmos DB, kolejek i usług sterowanych zdarzeniami.
Chmura
Kurs
Twórz systemy multimodalne z modelami tekstowymi i audio OpenAI, w tym kompleksowego chatbota obsługi klienta!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj AWS Boto i wykorzystaj technologię chmurową do optymalizacji przepływu danych.
Chmura
Kurs
Naucz się projektować i wdrażać wyzwalacze w SQL Server na podstawie praktycznych przykładów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz piękne, czytelne wizualizacje z łatwością dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacji Seaborn.
Wizualizacja danych
Kurs
Importuj, przetwarzaj i transformuj dane w języku Java z biblioteką Tablesaw. Obsługuj pliki CSV, struktury tabelaryczne i złożone formaty JSON.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz interaktywne aplikacje webowe w R z Shiny, umożliwiając zespołowi analizę danych w formie dashboardów i wizualizacji.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Bezpieczeństwo Azure
Chmura
Kurs
Twórz aplikacje chmurowe na AWS z API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge i Kinesis. Opanuj serverless i wzorce oparte na zdarzeniach na egzamin DVA-C02.
Chmura
Kurs
Naucz się rozwiązywać rzeczywiste problemy optymalizacyjne z użyciem SciPy i PuLP w Pythonie — od podstaw po optymalizację z ograniczeniami i złożoną.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się elastycznie przetwarzać i analizować dane o elastycznej strukturze za pomocą MongoDB.
Inżynieria danych
Kurs
Twórz aplikacje AI z wbudowanymi funkcjami LLM Snowflake Cortex do analizy tekstu, generowania i wieloetapowych 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.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.