Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Ćwicz opowiadanie o danych na przykładach z życia! Skutecznie komunikuj złożone wnioski dzięki zbiorowi danych certyfikowanych zielonych firm.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
W tym czterogodzinnym kursie poznasz podstawy analizy danych szeregów czasowych w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy machine learning do klasyfikacji.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie poznasz nowoczesne ramy MLOps, cykl życia i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się odpowiedzialnie i pewnie korzystać z narzędzi GPT. Poznaj działanie tych narzędzi oraz techniki tworzenia promptów i oceny wyników.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Chmura
Kurs
Skrypty Bash pozwalają budować potoki analityczne w chmurze i pracować z danymi przechowywanymi w wielu plikach.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj zarządzanie danymi w Databricks z Delta Lake, w tym transakcje ACID, egzekwowanie schematu i bezpieczeństwo.
Zarządzanie danymi
Kurs
Opanuj Apache Kafka! Od podstaw po zaawansowaną architekturę: naucz się tworzyć, zarządzać i diagnozować Kafka w realnych wyzwaniach streamingu danych!
Inżynieria danych
Kurs
Twórz nowe funkcje, by poprawić wydajność swoich modeli Machine Learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Inżynieria danych
Kurs
W tym kursie użyjesz T-SQL, odmiany SQL używanej w Microsoft SQL Server do analizy danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj próbkowanie, aby uzyskiwać dokładniejsze statystyki przy mniejszej ilości danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Inżynieria danych
Kurs
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj zarządzanie AI z Collibra. Buduj, wdrażaj i skaluj odpowiedzialną AI, korzystając z narzędzi, frameworków i workflow MLOps.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Odblokuj moc BigQuery: poznaj podstawy, wykonuj zapytania i optymalizuj przepływy pracy dla wydajnej analizy danych.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj podstawowe techniki przetwarzania języka naturalnego w Pythonie i wykorzystaj je do wyciągania wniosków z rzeczywistych danych tekstowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Współpracuj z AI, by przyspieszyć i usprawiedliwić rekrutację, HR i wdrażanie polityk.
Sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Chmura
Kurs
Rozwijaj umiejętności pandas i odpowiadaj na pytania marketingowe, łącząc, wycinając, wizualizując i nie tylko!
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
W Tableau przeanalizujesz zbiór danych fikcyjnej firmy Databel i ustalisz, dlaczego klienci odchodzą.
Wizualizacja danych
Kurs
Dowiedz się, jak utworzyć bazę danych PostgreSQL i poznaj jej strukturę, typy danych oraz normalizację baz danych.
Przygotowanie danych
Kurs
Kurs koncentruje się na inżynierii cech i uczeniu maszynowym dla danych szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj świat machine learning i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie poznasz uczenie nienadzorowane dzięki technikom takim jak klastrowanie hierarchiczne i k-means z użyciem biblioteki SciPy.
Uczenie maszynowe
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.