Kurs
Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 160 recenzji
W tym kursie poznasz podstawy pracy z danymi szeregów czasowych.
Przetwarzanie danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy pracy z danymi szeregów czasowych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności dbt dzięki praktycznemu kursowi dla inżynierów danych i specjalistów ds. analityki.
Inżynieria danych
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
Dowiedz się, jak podejmować lepsze decyzje biznesowe, stosując praktyczne frameworki danych — bez kodowania.
Przywództwo
Kurs
Naucz się pisać zapytania SQL, aby obliczać kluczowe metryki używane przez firmy do mierzenia wyników.
Raportowanie
Kurs
Poznaj możliwości Databricks Lakehouse i rozwijaj swoje umiejętności inżynierii danych oraz uczenia maszynowego.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się przetwarzać, przekształcać i manipulować obrazami według własnej woli.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy gradient boosting i twórz nowoczesne modele machine learning z XGBoost do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj MLflow i uprość złożoność tworzenia aplikacji machine learning. Poznaj śledzenie, projekty, modele i rejestr modeli MLflow.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj teorię odpowiedzialnego zarządzania danymi w każdym projekcie AI — od początku do końca i dalej.
Sztuczna inteligencja
Kurs
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwiń umiejętności Python w finansach, ucząc się używać datetime, instrukcji if, DataFrames i nie tylko.
Finanse stosowane
Kurs
Opanuj wieloetapowe buildy, narzędzia sieciowe Dockera i Docker Compose, by tworzyć optymalne aplikacje kontenerowe!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zdobądź kluczowe umiejętności, używając Scikit-learn, SHAP i LIME, aby testować i tworzyć przejrzyste, godne zaufania i odpowiedzialne systemy AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj kluczowe pojęcia zarządzania danymi — od etapów cyklu życia po bezpieczeństwo i ład.
Zarządzanie danymi
Kurs
Poznaj rolę i realia Explainable Artificial Intelligence (XAI) dzięki temu kursowi dla początkujących.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Łącz dane z wielu tabel, by odpowiadać na bardziej złożone pytania za pomocą dplyr.
Przetwarzanie danych
Kurs
Przyspiesz kodowanie z Windsurf, IDE oparte na AI, które pomaga szybciej tworzyć, debugować i wdrażać.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozpocznij swoją przygodę z reinforcement learning! Dowiedz się, jak agenci mogą uczyć się rozwiązywać środowiska poprzez interakcje.
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym wprowadzeniu do DevOps opanujesz podstawy DevOps i poznasz kluczowe pojęcia, narzędzia oraz techniki zwiększające produktywność.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Znajduj tabele, przechowuj i zarządzaj nowymi tabelami i widokami oraz pisz łatwy w utrzymaniu kod SQL, aby odpowiadać na pytania biznesowe.
Raportowanie
Kurs
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Wdrażaj eksperymentalne układy i wykonuj solidne analizy statystyczne, aby wyciągać precyzyjne i trafne wnioski!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj bezpieczeństwo, zarządzanie i optymalizację kosztów AWS, aby przygotować się do certyfikacji Cloud Practitioner.
Chmura
Kurs
Naucz się rozpoczynać tworzenie modeli deep learning z Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się pracować z Plain Old Java Objects, opanuj Collections Framework i obsługuj wyjątki jak profesjonalista, z loggingiem wspierającym wszystko!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się czyścić dane jak najszybciej i najdokładniej, by przejść od surowych danych do świetnych wniosków.
Przygotowanie danych
Kurs
Twórz interaktywne wizualizacje danych w Pythonie za pomocą Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Chmura
Kurs
Poznaj data science dla menedżerów i firm oraz to, jak wykorzystywać dane, by wzmocnić swoją organizację.
Umiejętność korzystania z 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.