Kurs
Advanced Data Engineering with Snowflake
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 38 recenzji
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Inżynieria danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Inżynieria danych
Kurs
Ćwicz Power BI na naszym studium przypadku z branży ochrony zdrowia. Analizuj dane, odkrywaj wnioski o efektywności i twórz dashboard.
Wizualizacja danych
Kurs
Wdrażaj, zabezpieczaj i obsługuj aplikacje w AWS z Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch i X-Ray. Praktyczne przygotowanie do egzaminu DVA-C02.
Chmura
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje, które skutecznie i efektywnie pomagają komunikować wyniki.
Wizualizacja danych
Kurs
Wizualizuj sezonowość, trendy i inne wzorce w danych szeregów czasowych.
Wizualizacja danych
Kurs
Opanuj manipulację danymi szeregów czasowych w R: import, podsumowanie i filtrowanie z zoo, lubridate i xts.
Przetwarzanie danych
Kurs
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Chmura
Kurs
Rozwijaj umiejętności potrzebne do oczyszczania surowych danych i przekształcania ich w trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć atrakcyjne wizualizacje danych geoprzestrzennych w Pythonie, używając pakietu geopandas i map folium.
Wizualizacja danych
Kurs
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia, w którym zastosujesz koncepcje ETL i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
Ten kurs jest dla użytkowników R, którzy chcą szybko opanować Python!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj funkcje okienkowe Snowflake do rozwiązywania złożonych problemów danych z rankingami, partycjami i obliczeniami kroczącymi.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj kluczowe techniki potrzebne do wyciągania wartościowych wniosków z danych szeregów czasowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się optymalizować, skalować i testować potoki danych Polars pod kątem wydajności gotowej do produkcji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Dość chaosu w tygodniu premiery? Zaplanuj i napisz kompletną kampanię premiery produktu w jednej sesji z Claude Cowork.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
Poznaj podstawy analizowania, manipulowania i obliczania dat i godzin w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Ten kurs wprowadza do klastrowania i redukcji wymiarowości w R z perspektywy uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą Pythona.
Uczenie maszynowe
Kurs
Wykrywaj anomalie w analizie danych i rozbuduj swój zestaw narzędzi statystycznych w Pythonie na tym czterogodzinnym kursie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs uczy kluczowych pojęć machine learning, takich jak tworzenie i ocena modeli predykcyjnych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Analizuj dane tekstowe w R, korzystając z frameworku tidy.
Przetwarzanie danych
Kurs
Kurs Generalized Linear Model rozszerza zestaw narzędzi regresji o regresję logistyczną i Poissona.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W studium przypadku Power BI wcielisz się w młodszego tradera, analizując obrót hipotekami i doskonaląc modelowanie danych oraz analizę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się dobierać, wykorzystywać i zabezpieczać magazyny danych AWS, takie jak DynamoDB i S3, dzięki ćwiczeniom w konsoli i realnym scenariuszom.
Chmura
Kurs
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Chmura
Kurs
Zdobądź intuicję, jak działają klastrowanie hierarchiczne i k-means, i naucz się stosować je do wyciągania wniosków z danych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Chmura
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.