Kurs
RNA-Seq z Bioconductor w R
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 143 recenzje
Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się ładować, przekształcać i transkrybować mowę z surowych plików audio w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy analizowania, manipulowania i obliczania dat i godzin w R.
Tworzenie oprogramowania
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
Łącz tekst, obrazy, audio i wideo z najnowszymi modelami AI od Hugging Face i twórz nowe obrazy oraz filmy!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać skryptów Python w Power BI do przygotowania danych, wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Optymalizuj łańcuchy dostaw dzięki mocy Python i PuLP.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Bezpieczeństwo Azure
Chmura
Kurs
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Chmura
Kurs
Buduj zespoły AI, które współpracują, automatyzują przepływy pracy i generują treści dzięki CrewAI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje, które skutecznie i efektywnie pomagają komunikować wyniki.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak używać rachunku zysków i strat oraz bilansu w Power BI
Finanse stosowane
Kurs
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się projektować i uruchamiać własne symulacje Monte Carlo w Pythonie!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wykrywaj anomalie w analizie danych i rozbuduj swój zestaw narzędzi statystycznych w Pythonie na tym czterogodzinnym kursie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się elastycznie przetwarzać i analizować dane o elastycznej strukturze za pomocą MongoDB.
Inżynieria danych
Kurs
Zdobądź intuicję, jak działają klastrowanie hierarchiczne i k-means, i naucz się stosować je do wyciągania wniosków z danych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj działanie kontenerów w Azure: rejestry, podstawy ACI i AKS, skalowanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów.
Chmura
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Chmura
Kurs
Poznaj projektowanie ankiet z użyciem popularnych struktur projektowych, a następnie wizualizuj i analizuj wyniki ankiet.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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 tworzyć atrakcyjne wizualizacje danych geoprzestrzennych w Pythonie, używając pakietu geopandas i map folium.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się korzystać z Amazon Bedrock, by uzyskiwać dostęp do modeli foundation AI i tworzyć z AI — bez zarządzania złożoną infrastrukturą.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się projektować i wdrażać wyzwalacze w SQL Server na podstawie praktycznych przykładów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych w SQL Server.
Przetwarzanie danych
Kurs
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się używać Pythona do analizy odpływu klientów i budowy modelu do jego przewidywania.
Eksploracyjna analiza danych
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.