Kurs
Symulacje statystyczne w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 28 recenzji
Naucz się rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy, używając symulacji do generowania i analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy, używając symulacji do generowania i analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Stwórz agenta AI dla ochrony zdrowia z Haystack, otwartoźródłowym frameworkiem do orkiestracji LLM-ów i komponentów zewnętrznych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj zbiór danych Stanford Open Policing Project i analizuj wpływ płci na zachowanie policji za pomocą pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
Opanuj kluczowe kroki, stosując myślenie statystyczne do rzeczywistych zbiorów danych i wyciągając z nich praktyczne wnioski.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj Python, korzystając ze swojej wiedzy o popularnych funkcjach i technikach arkuszy kalkulacyjnych!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Zdobądź praktyczne doświadczenie w wyciąganiu trafnych wniosków na podstawie danych na tym czterogodzinnym kursie o wnioskowaniu statystycznym w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Analiza przeżycia do pracy z danymi czasu do zdarzenia i przewidywania czasu przeżycia.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak rozmawiać ze swoimi danymi za pomocą agentów AI text-to-query z MongoDB i LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Odkryj moc symulacji zdarzeń dyskretnych w optymalizacji procesów biznesowych. Twórz cyfrowe bliźniaki z użyciem pakietu SimPy w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wejdź w rolę CFO i naucz się doradzać zarządowi w kwestii kluczowych wskaźników, tworząc prognozę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Przejdź z MATLAB, poznając podstawowe koncepcje Pythona oraz pakiety NumPy i Matplotlib.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się przetwarzać wrażliwe informacje z użyciem technik chroniących prywatność.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się korzystać z Census API do pracy z danymi demograficznymi i społeczno-ekonomicznymi.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Odkryj, o co naprawdę chodziło w całym szumie wokół DeepSeek! Twórz aplikacje z użyciem modeli DeepSeek R1 i V3.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj programowanie równoległe w Pythonie z Dask, aby skalować przepływy pracy i sprawnie obsługiwać big data.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Analizuj wykresy szeregów czasowych, używaj grafów dwudzielnych i zdobądź umiejętności potrzebne do rozwiązywania zaawansowanych problemów w analizie sieci.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj działanie obligacji, ich wycenę i ocenę ryzyka z użyciem pakietów numpy i numpy-financial.
Finanse stosowane
Kurs
W tym kursie nauczysz się, jak stosować machine learning w obszarze HR.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować dane z ankiet w Pythonie i odkryj, kiedy stosować narzędzia statystyczne opisowe i wnioskujące.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak przygotować i uporządkować dane do analityki predykcyjnej.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się skutecznie i wydajnie łączyć zbiory danych w formacie tabelarycznym za pomocą biblioteki Python Pandas.
Przetwarzanie danych
Kurs
Czy chcesz poznać działanie modeli stojących za produktami takimi jak Google Translate?
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się tworzyć interaktywne wizualizacje danych, w tym budować i łączyć widżety za pomocą Bokeh!
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj prognozowanie współczynnika klikalności reklam i wdrażanie podstawowych modeli machine learning w Pythonie, by lepiej optymalizować reklamy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
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.