Kurs
Podstawy Big Data z PySpark
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 264 recenzje
Poznaj podstawy pracy z big data w PySpark.
Inżynieria danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj podstawy pracy z big data w PySpark.
Inżynieria danych
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
Poznaj najnowsze techniki uruchamiania Llama LLM lokalnie i integrowania go ze swoim stosem.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj tworzenie klas oraz wykorzystanie dziedziczenia i polimorfizmu do ponownego użycia i optymalizacji kodu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj teorię odpowiedzialnego zarządzania danymi w każdym projekcie AI — od początku do końca i dalej.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj Azure Management i Governance dzięki naszemu kompleksowemu kursowi, idealnemu dla specjalistów danych szukających wiedzy o chmurze.
Chmura
Kurs
Naucz się przeprowadzać analizę finansową w Power BI lub wykorzystywać istniejące umiejętności finansowe za pomocą wizualizacji danych Power BI.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj Databricks Lakehouse — od architektury medallion i klastrów po governance, udostępnianie i wdrażanie.
Inżynieria danych
Kurs
Łącz dane z wielu tabel, by odpowiadać na bardziej złożone pytania za pomocą dplyr.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawy Machine Learning i jego zastosowanie w biznesie.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj możliwości Databricks Lakehouse i rozwijaj swoje umiejętności inżynierii danych oraz uczenia maszynowego.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj podstawy wizualizacji danych w Google Sheets.
Wizualizacja danych
Kurs
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Chmura
Kurs
Naucz się manipulować i wizualizować dane kategoryczne za pomocą pandas i seaborn.
Przetwarzanie danych
Kurs
Znajduj tabele, przechowuj i zarządzaj nowymi tabelami i widokami oraz pisz łatwy w utrzymaniu kod SQL, aby odpowiadać na pytania biznesowe.
Raportowanie
Kurs
Przygotuj aplikacje AI do produkcji, korzystając z OpenAI API.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Dowiedz się, jak utworzyć bazę danych PostgreSQL i poznaj jej strukturę, typy danych oraz normalizację baz danych.
Przygotowanie danych
Kurs
Zacznij pracę z Sigma! Naucz się tworzyć i dostosowywać proste, interaktywne dashboardy do analityki w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie danych
Kurs
Wizualizacja danych to jedna z najbardziej pożądanych umiejętności dla analityków danych. Ten kurs pozwala lepiej prezentować swoje wyniki za pomocą Tableau.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym wprowadzeniu do DevOps opanujesz podstawy DevOps i poznasz kluczowe pojęcia, narzędzia oraz techniki zwiększające produktywność.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawowe struktury danych, takie jak listy i data frames, i zastosuj tę wiedzę bezpośrednio do przykładów finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się, kiedy i jak stosować testowanie hipotez w R, w tym testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przekształć niemal każdy zbiór danych w uporządkowany format, by ułatwić analizę.
Przetwarzanie danych
Kurs
Zastosuj PyTorch do obrazów i używaj modeli deep learning do wykrywania obiektów z bounding boxes oraz generowania image segmentation.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać faset, układów współrzędnych i statystyk w ggplot2, aby tworzyć czytelne wykresy objaśniające.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się czyścić dane jak najszybciej i najdokładniej, by przejść od surowych danych do świetnych wniosków.
Przygotowanie danych
Kurs
R Markdown to łatwy w użyciu język formatowania do tworzenia dynamicznych raportów z kodu R.
Raportowanie
Kurs
Skrypty Bash pozwalają budować potoki analityczne w chmurze i pracować z danymi przechowywanymi w wielu plikach.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj Apache Kafka! Od podstaw po zaawansowaną architekturę: naucz się tworzyć, zarządzać i diagnozować Kafka w realnych wyzwaniach streamingu danych!
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj etykę danych w tym kompleksowym kursie wprowadzającym, obejmującym zasady, etykę AI i praktyczne umiejętności odpowiedzialnego wykorzystania danych.
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.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.