Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia, w którym zastosujesz koncepcje ETL i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj działanie kontenerów w Azure: rejestry, podstawy ACI i AKS, skalowanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów.
Chmura
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
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj koncepcje i zastosowania modeli liniowych z python i twórz modele do opisu, prognozowania i wyciągania wniosków ze wzorców danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Przetwarzanie danych
Kurs
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Chmura
Kurs
Poznaj dwa kluczowe zadania wnioskowania statystycznego: estymację parametrów i testowanie hipotez.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy testów A/B w R: projektowanie eksperymentów, analiza danych, prognozowanie wyników i prezentacja rezultatów w wizualizacjach.
Prawdopodobieństwo i statystyka
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
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 tworzyć modele deep learning w Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać Pythona do tworzenia, uruchamiania i analizowania testów A/B, aby podejmować proaktywne decyzje biznesowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Rozwijaj umiejętności potrzebne do oczyszczania surowych danych i przekształcania ich w trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się analizować duże zbiory danych za pomocą Spark i pakietu sparklyr w R oraz poznaj Spark MLIb w zaledwie 4 godziny.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się zapewniać czyste wprowadzanie danych i tworzyć dynamiczne pulpity nawigacyjne do prezentacji danych marketingowych.
Raportowanie
Kurs
Naucz się analizować sprawozdania finansowe za pomocą Pythona. Obliczaj wskaźniki, oceniaj kondycję finansową, obsługuj brakujące wartości i prezentuj analizę.
Finanse stosowane
Kurs
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Usprawnij projekty AI, budując modułowe modele i opanowując zaawansowaną optymalizację z PyTorch Lightning!
Sztuczna inteligencja
Kurs
Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy tworzenia botów konwersacyjnych z użyciem systemów opartych na regułach oraz machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się segmentować klientów w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj efektywne techniki w pandas, aby zoptymalizować kod Python.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zapewnij spójność danych, ucząc się używać transakcji i obsługiwać błędy w środowiskach współbieżnych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz, zabezpieczaj i zarządzaj API z Azure API Management dzięki praktyce.
Chmura
Kurs
Naucz się przechowywać, zabezpieczać, skalować i przetwarzać dane w Azure, używając Blob Storage, Cosmos DB, kolejek i usług sterowanych zdarzeniami.
Chmura
Kurs
Opanuj SQL, zarządzanie danymi, optymalizację i bezpieczeństwo w Amazon Redshift.
Inżynieria danych
Kurs
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Wizualizacja 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.