Kurs
Liniowe klasyfikatory w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 369 recenzji
W tym kursie poznasz szczegóły klasyfikatorów liniowych, takich jak regresja logistyczna i SVM.
Uczenie maszynowe
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 szczegóły klasyfikatorów liniowych, takich jak regresja logistyczna i SVM.
Uczenie maszynowe
Kurs
Zdobądź jasne zrozumienie zasad RODO i naucz się tworzyć procesy zgodne z RODO w tym kompleksowym kursie.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Poznaj zarządzanie danymi w Databricks z Delta Lake, w tym transakcje ACID, egzekwowanie schematu i bezpieczeństwo.
Zarządzanie danymi
Kurs
W tym kursie użyjesz T-SQL, odmiany SQL używanej w Microsoft SQL Server do analizy danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się łączyć Tableau z różnymi źródłami danych i przygotowywać dane do płynnej analizy.
Przygotowanie danych
Kurs
Wdrażaj eksperymentalne układy i wykonuj solidne analizy statystyczne, aby wyciągać precyzyjne i trafne wnioski!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj MLflow i uprość złożoność tworzenia aplikacji machine learning. Poznaj śledzenie, projekty, modele i rejestr modeli MLflow.
Uczenie maszynowe
Kurs
Co sprawia, że LLM-y działają? Odkryj, jak transformatory zrewolucjonizowały modelowanie tekstu i zapoczątkowały boom na generatywną AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Twórz i wdrażaj skalowalne aplikacje webowe oraz funkcje serverless w Azure, opanowując bezpieczeństwo, monitorowanie i automatyzację.
Chmura
Kurs
Rozwijaj umiejętności OOP dzięki deskryptorom, wielopoziomowemu dziedziczeniu i abstrakcyjnym klasom bazowym!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Buduj kompleksowe potoki danych — od czyszczenia i agregacji po streaming i orkiestrację.
Inżynieria danych
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności dbt dzięki praktycznemu kursowi dla inżynierów danych i specjalistów ds. analityki.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj data science dla menedżerów i firm oraz to, jak wykorzystywać dane, by wzmocnić swoją organizację.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Naucz się pracować z Plain Old Java Objects, opanuj Collections Framework i obsługuj wyjątki jak profesjonalista, z loggingiem wspierającym wszystko!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym czterogodzinnym kursie poznasz podstawy analizy danych szeregów czasowych w Pythonie.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przekształcaj DataFrame’y z szerokiego do długiego formatu, stackuj i unstackuj wiersze i kolumny oraz obrabiaj DataFrame’y z wielopoziomowym indeksem.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się tworzyć własne raporty i dashboardy SQL oraz doskonalić eksplorację, czyszczenie i walidację danych.
Raportowanie
Kurs
Naucz się pobierać i analizować informacje z internetu za pomocą biblioteki Python scrapy.
Przygotowanie danych
Kurs
W tym kursie poznasz pojęcia zmiennych losowych, rozkładów i warunkowania.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
Umiejętność korzystania z danych
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
Zadawaj pytania o dane prostym angielskim z Databricks Genie — twórz przestrzenie, dopracowuj język biznesowy i monitoruj jakość.
Inżynieria danych
Kurs
Zdobądź kluczowe umiejętności, używając Scikit-learn, SHAP i LIME, aby testować i tworzyć przejrzyste, godne zaufania i odpowiedzialne systemy AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Chmura
Kurs
Opanuj próbkowanie, aby uzyskiwać dokładniejsze statystyki przy mniejszej ilości danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się obliczać miarodajne miary ryzyka i wyników oraz tworzyć optymalny portfel dla pożądanego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.
Finanse stosowane
Kurs
Doskonal umiejętności w Oracle SQL, w tym podstawy SQL, agregowanie, łączenie i dostosowywanie danych.
Przetwarzanie danych
Kurs
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Chmura
Kurs
Rozpocznij swoją przygodę z reinforcement learning! Dowiedz się, jak agenci mogą uczyć się rozwiązywać środowiska poprzez interakcje.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj wieloetapowe buildy, narzędzia sieciowe Dockera i Docker Compose, by tworzyć optymalne aplikacje kontenerowe!
Tworzenie oprogramowania
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.