Kurs
Introduction to Julia
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 137 recenzji
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Tworzenie oprogramowania
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Wizualizacja danych
Kurs
Ułatw wizualizację, eksplorację i imputację brakujących danych dzięki naniar — podejściu przyjaznemu tidyverse do braków danych.
Przygotowanie danych
Kurs
Wykorzystaj umiejętności manipulacji danymi i wizualizacji, aby analizować historyczne głosowania Zgromadzenia Ogólnego ONZ.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Poznaj Python, korzystając ze swojej wiedzy o popularnych funkcjach i technikach arkuszy kalkulacyjnych!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Chmura
Kurs
Poznaj wycenę przedsiębiorstw w praktyce i studiach przypadków z użyciem zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF).
Finanse stosowane
Kurs
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Chmura
Kurs
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Chmura
Kurs
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Chmura
Kurs
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Chmura
Kurs
Poznaj działanie dat w R i odkryj świat instrukcji if, pętli i funkcji na przykładach finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj modele drzewiaste i zespoły, by tworzyć predykcje klasyfikacji i regresji z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Zostań ekspertem w dopasowywaniu modeli ARIMA (autoregresyjnych zintegrowanych średnich ruchomych) do danych szeregów czasowych w R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Scaling with Google Cloud Operations
Chmura
Kurs
Poznaj różne paradygmaty programowania, w tym imperatywne i deklaratywne, proceduralne, funkcyjne oraz obiektowe.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Przetwarzanie danych
Kurs
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Chmura
Kurs
Odblokuj potencjał swoich danych, ucząc się wykrywać i ograniczać bias dla precyzyjnej analizy i wiarygodnych modeli.
Zarządzanie danymi
Kurs
Poznaj GDPR na przykładach z życia: prawa do danych, naruszenia i wyzwania zgodności.
Zarządzanie danymi
Kurs
Opanuj kluczowe pojęcia manipulacji danymi, takie jak filtrowanie, wybieranie i obliczanie statystyk grupowych za pomocą data.table.
Przetwarzanie danych
Kurs
Przejdź z MATLAB, poznając podstawowe koncepcje Pythona oraz pakiety NumPy i Matplotlib.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj MLOps, w tym narzędzia i praktyki potrzebne do automatyzacji i skalowania aplikacji uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Dowiedz się, jak przełożyć wiedzę SAS na R i analizować dane za pomocą tego darmowego i potężnego języka programowania.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Twórz interaktywne mapy internetowe z łatwością dzięki leaflet.
Wizualizacja danych
Kurs
Pracuj z seriami zwrotów czynnikowych ryzyka, badaj ich właściwości empiryczne i szacuj wartość zagrożoną.
Finanse stosowane
Kurs
Zastosuj umiejętności z zakresu finansów i R do backtestingu, analizy i optymalizacji portfeli finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności KNIME dzięki naszemu kursowi o transformacji danych, operacjach na kolumnach i optymalizacji workflow.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się używać formatowania warunkowego w danych dzięki wbudowanym opcjom i tworzeniu własnych formuł.
Przetwarzanie danych
Kurs
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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 naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.