Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Od customer lifetime value, przewidywania churn po segmentację — poznaj i wdrażaj use cases Machine Learning dla Marketingu w Python.
Uczenie maszynowe
Kurs
Twórz silniki rekomendacji w Pythonie, wykorzystując techniki uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Twórz inteligentne, interaktywne i niezawodne aplikacje AI łatwiej niż kiedykolwiek dzięki OpenAI Responses API i GPT-5.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj analitykę marketingową w Tableau. Analizuj wydajność, porównuj metryki i optymalizuj strategie w różnych kanałach.
Przygotowanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak importować, czyścić i przetwarzać dane IoT w Pythonie, aby przygotować je do machine learning.
Przetwarzanie danych
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
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Chmura
Kurs
Dowiedz się, jak uzyskiwać dostęp do danych finansowych z plików lokalnych oraz źródeł internetowych.
Finanse stosowane
Kurs
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się analizy sentymentu: rozpoznawaj pozytywny i negatywny język, intencje emocjonalne i twórz atrakcyjne wizualizacje.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie nauczysz się zbierać dane z Twittera i analizować teksty, sieci oraz pochodzenie geograficzne z Twittera.
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs jest dla użytkowników R, którzy chcą szybko opanować Python!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się wykrywać oszustwa za pomocą analityki w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj RAG z Weaviate! Osadzaj tekst i obrazy do wyszukiwania oraz eksperymentuj z wyszukiwaniem wektorowym, BM25 i hybrydowym.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się czytać, eksplorować i przetwarzać dane przestrzenne, a potem wykorzystaj je do tworzenia informacyjnych map w R.
Wizualizacja danych
Kurs
Wykorzystaj pakiety tidyr i purrr w tidyverse do tworzenia, eksplorowania i oceny modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Stwórz agenta AI dla ochrony zdrowia z Haystack, otwartoźródłowym frameworkiem do orkiestracji LLM-ów i komponentów zewnętrznych.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj reguły asocjacyjne w analizie koszyka zakupowego z R, analizując dane detaliczne i tworząc rekomendacje filmów.
Przetwarzanie danych
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
Poznaj projektowanie skalowalnych architektur sterowanych zdarzeniami w Azure z użyciem usług komunikacyjnych i integracji z realnego świata.
Chmura
Kurs
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Importowanie i czyszczenie danych
Kurs
Modele GAM odwzorowują zależności w danych jako nieliniowe funkcje, bardzo elastyczne dla różnych problemów data science.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się monitorować, diagnozować i optymalizować aplikacje Azure za pomocą Azure Monitor, Application Insights i Log Analytics.
Chmura
Kurs
Dowiedz się, jak rozmawiać ze swoimi danymi za pomocą agentów AI text-to-query z MongoDB i LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Stosuj analizę finansową w KNIME na danych z rzeczywistego świata, rozwijając umiejętności przygotowania danych i pracy z workflow.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać PostgreSQL do skutecznej analizy szeregów czasowych i stosowania tych technik do danych z rzeczywistego świata.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy, używając symulacji do generowania i analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj technikę bag of words do eksploracji tekstu w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zbiór danych Stanford Open Policing Project i analizuj wpływ płci na zachowanie policji za pomocą pandas.
Przetwarzanie 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.