Kurs
Introduction to Scala
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 140 recenzji
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Tworzenie oprogramowania
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Od customer lifetime value, przewidywania churn po segmentację — poznaj i wdrażaj use cases Machine Learning dla Marketingu w Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Chmura
Kurs
Naucz się zapewniać czyste wprowadzanie danych i tworzyć dynamiczne pulpity nawigacyjne do prezentacji danych marketingowych.
Raportowanie
Kurs
Dowiedz się, jak uzyskiwać dostęp do danych finansowych z plików lokalnych oraz źródeł internetowych.
Finanse stosowane
Kurs
Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się odróżniać rzeczywiste różnice od losowego szumu i poznaj psychologiczne podpórki, których używamy, a które zakłócają racjonalne podejmowanie decyzji.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się monitorować, diagnozować i optymalizować aplikacje Azure za pomocą Azure Monitor, Application Insights i Log Analytics.
Chmura
Kurs
Poznaj projektowanie skalowalnych architektur sterowanych zdarzeniami w Azure z użyciem usług komunikacyjnych i integracji z realnego świata.
Chmura
Kurs
Naucz się wizualizować szeregi czasowe w R, a potem przećwicz to na studium przypadku wyboru akcji.
Wizualizacja danych
Kurs
Ten kurs jest dla użytkowników R, którzy chcą szybko opanować Python!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj RAG z Weaviate! Osadzaj tekst i obrazy do wyszukiwania oraz eksperymentuj z wyszukiwaniem wektorowym, BM25 i hybrydowym.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się segmentować klientów w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się analizować sprawozdania finansowe za pomocą Pythona. Obliczaj wskaźniki, oceniaj kondycję finansową, obsługuj brakujące wartości i prezentuj analizę.
Finanse stosowane
Kurs
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanse stosowane
Kurs
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy modelowania biznesowego: przepływy pieniężne, inwestycje, renty, amortyzację kredytu i więcej w Google Sheets.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z R, analizując dane detaliczne i tworząc rekomendacje filmów.
Przetwarzanie danych
Kurs
Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.
Chmura
Kurs
Naucz się tworzyć modele deep learning w Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się czytać, eksplorować i przetwarzać dane przestrzenne, a potem wykorzystaj je do tworzenia informacyjnych map w R.
Wizualizacja danych
Kurs
Ten kurs wprowadza maszynę wektorów nośnych (SVM) w intuicyjny, wizualny sposób.
Uczenie maszynowe
Kurs
Twórz silniki rekomendacji w Pythonie, wykorzystując techniki uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy, używając symulacji do generowania i analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj kluczowe kroki, stosując myślenie statystyczne do rzeczywistych zbiorów danych i wyciągając z nich praktyczne wnioski.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Usprawnij swoje workflow machine learning z tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Kurs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Chmura
Kurs
Stwórz agenta AI dla ochrony zdrowia z Haystack, otwartoźródłowym frameworkiem do orkiestracji LLM-ów i komponentów zewnętrznych.
Sztuczna inteligencja
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.