Kurs
Fine-Tuning z Llama 3
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 371 recenzji
Dostosuj Llama do własnych zadań za pomocą TorchTune i poznaj techniki efektywnego fine-tuningu, takie jak kwantyzacja.
Sztuczna inteligencja
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Dostosuj Llama do własnych zadań za pomocą TorchTune i poznaj techniki efektywnego fine-tuningu, takie jak kwantyzacja.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Dowiedz się, jak używać rachunku zysków i strat oraz bilansu w Power BI
Finanse stosowane
Kurs
Wykrywaj anomalie w analizie danych i rozbuduj swój zestaw narzędzi statystycznych w Pythonie na tym czterogodzinnym kursie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się projektować i wdrażać wyzwalacze w SQL Server na podstawie praktycznych przykładów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj analizę danych bayesowską, jej działanie i dlaczego to przydatne narzędzie w Twoim zestawie narzędzi data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się projektować i uruchamiać własne symulacje Monte Carlo w Pythonie!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W e-commerce kluczowe jest zwiększanie sprzedaży i obniżanie kosztów. Analizuj dane z internetowej firmy sprzedającej artykuły dla zwierząt za pomocą Power BI.
Wizualizacja danych
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Chmura
Kurs
Naucz się pisać skrypty, które wychwytują i obsługują błędy oraz kontrolują wiele operacji wykonywanych jednocześnie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych
Przetwarzanie danych
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
Optymalizuj łańcuchy dostaw dzięki mocy Python i PuLP.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać skryptów Python w Power BI do przygotowania danych, wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj projektowanie ankiet z użyciem popularnych struktur projektowych, a następnie wizualizuj i analizuj wyniki ankiet.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia analizy zapasów z użyciem DAX i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.
Eksploracyjna analiza danych
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
Poznaj podstawy analizowania, manipulowania i obliczania dat i godzin w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy modelowania biznesowego: przepływy pieniężne, inwestycje, renty, amortyzację kredytu i więcej w Google Sheets.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać Pythona do analizy odpływu klientów i budowy modelu do jego przewidywania.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Poznaj najważniejsze funkcje do manipulowania, przetwarzania i przekształcania danych w SQL Server.
Przetwarzanie danych
Kurs
Wzmocnij wiedzę o zagadnieniach z kursu Manipulating Time Series in R, pracując na rzeczywistych danych z case study.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak efektywnie zbierać i pobierać dane z dowolnej strony internetowej za pomocą R.
Przygotowanie danych
Kurs
Łącz tekst, obrazy, audio i wideo z najnowszymi modelami AI od Hugging Face i twórz nowe obrazy oraz filmy!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Bezpieczeństwo Azure
Chmura
Kurs
Poznaj modele GARCH, jak je wdrażać i kalibrować na danych finansowych od akcji po waluty obce.
Finanse stosowane
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.