Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Wykorzystaj AI na każdym etapie analizy danych. Twórz lepsze prompty, sprawdzaj jakość danych, odkrywaj cenne insighty i dostarczaj wiarygodne wyniki.
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy Kubernetes oraz wdrażanie i orkiestrację kontenerów za pomocą Manifestów i poleceń kubectl.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Dowiedz się, jak zostać obrońcą danych i chronić dane w bezpieczny i pewny sposób dzięki temu interaktywnemu kursowi dla początkujących.
Zarządzanie danymi
Kurs
Naucz się odpowiedzialnie i pewnie korzystać z narzędzi GPT. Poznaj działanie tych narzędzi oraz techniki tworzenia promptów i oceny wyników.
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 zapytań SQL z AI, pisząc prompty, generując zapytania i analizując dane, by rozwiązywać realne problemy.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj kluczowe elementy nowoczesnej architektury danych — od ingestion i serving po governance i orchestration.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się pisać zapytania SQL, aby obliczać kluczowe metryki używane przez firmy do mierzenia wyników.
Raportowanie
Kurs
Naucz się używać Google Sheets do czyszczenia, analizowania i wyciągania wniosków z danych. Poznaj sortowanie, filtrowanie i użycie VLOOKUP do łączenia danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj kluczowe koncepcje programowania obiektowego — od podstawowych klas i obiektów po zaawansowane tematy, takie jak dziedziczenie i polimorfizm.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Chmura
Kurs
Pulpity nawigacyjne to must-have w świecie opartym na danych. Zwiększ wpływ na wyniki biznesowe dzięki dashboardom Tableau.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj najnowsze techniki uruchamiania Llama LLM lokalnie i integrowania go ze swoim stosem.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Ogarnij swój AI Act! Poznaj obowiązki, ryzyka i wymagania unijnego AI Act.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj strategie monetyzacji AI i danych, buduj etyczną infrastrukturę i dopasuj produkty do celów biznesowych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj zaawansowane funkcje Git, by usprawnić workflow data science i engineering — od złożonego scalania po optymalizację dużych projektów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj Power Pivot w Excelu, aby importować dane, tworzyć relacje i korzystać z DAX. Twórz dynamiczne pulpity nawigacyjne, aby odkrywać praktyczne wnioski.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj teorię odpowiedzialnego zarządzania danymi w każdym projekcie AI — od początku do końca i dalej.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Prognozuj ceny mieszkań i współczynnik kliknięć reklam, implementując, analizując i interpretując analizę regresji w R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj testowanie w Pythonie: Poznaj metody, twórz testy i zapewnij kod bez błędów dzięki pytest i unittest.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się pozyskiwać dane z popularnych formatów plików i systemów, takich jak pliki CSV, arkusze kalkulacyjne, JSON, bazy danych SQL i API.
Przygotowanie danych
Kurs
Twórz nowe funkcje, by poprawić wydajność swoich modeli Machine Learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Opanuj bezpieczeństwo, zarządzanie i optymalizację kosztów AWS, aby przygotować się do certyfikacji Cloud Practitioner.
Chmura
Kurs
Poznaj podstawy pracy z big data w PySpark.
Inżynieria danych
Kurs
Rozwijając podstawy Power Query w Excelu, ten kurs średniozaawansowany przeniesie Cię na wyższy poziom mistrzostwa w transformacji danych
Przygotowanie danych
Kurs
Rozwiń umiejętności Python w finansach, ucząc się używać datetime, instrukcji if, DataFrames i nie tylko.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się manipulować i wizualizować dane kategoryczne za pomocą pandas i seaborn.
Przetwarzanie danych
Kurs
Opanuj Microsoft Copilot w Word, by pisać szybciej, błyskawicznie rozumieć dokumenty i skuteczniej współpracować.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Znajduj tabele, przechowuj i zarządzaj nowymi tabelami i widokami oraz pisz łatwy w utrzymaniu kod SQL, aby odpowiadać na pytania biznesowe.
Raportowanie
Kurs
Poznaj tworzenie klas oraz wykorzystanie dziedziczenia i polimorfizmu do ponownego użycia i optymalizacji kodu.
Tworzenie oprogramowania
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.