Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj struktury danych, takie jak listy wiązane, stosy, kolejki, tablice haszujące i grafy, oraz algorytmy wyszukiwania i sortowania!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się wdrażać i planować harmonogramy przepływów pracy inżynierii danych.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj podstawy pracy z big data w PySpark.
Inżynieria danych
Kurs
Co sprawia, że LLM-y działają? Odkryj, jak transformatory zrewolucjonizowały modelowanie tekstu i zapoczątkowały boom na generatywną AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Zastosuj PyTorch do obrazów i używaj modeli deep learning do wykrywania obiektów z bounding boxes oraz generowania image segmentation.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Opanuj zaawansowane funkcje Git, by usprawnić workflow data science i engineering — od złożonego scalania po optymalizację dużych projektów.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Buduj wydajne systemy wieloagentowe, stosując nowe wzorce projektowe agentów w frameworku LangGraph.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj tworzenie klas oraz wykorzystanie dziedziczenia i polimorfizmu do ponownego użycia i optymalizacji kodu.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Opanuj testowanie w Pythonie: Poznaj metody, twórz testy i zapewnij kod bez błędów dzięki pytest i unittest.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Odkryj fascynujący świat Deep Learning for Text z PyTorch i odblokuj nowe możliwości w przetwarzaniu języka naturalnego oraz generowaniu tekstu.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności dbt dzięki praktycznemu kursowi dla inżynierów danych i specjalistów ds. analityki.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj MLflow i uprość złożoność tworzenia aplikacji machine learning. Poznaj śledzenie, projekty, modele i rejestr modeli MLflow.
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozpocznij swoją przygodę z reinforcement learning! Dowiedz się, jak agenci mogą uczyć się rozwiązywać środowiska poprzez interakcje.
Sztuczna inteligencja
Kurs
W tym kursie poznasz nowoczesne ramy MLOps, cykl życia i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Kurs koncentruje się na inżynierii cech i uczeniu maszynowym dla danych szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Rozwijaj umiejętności OOP dzięki deskryptorom, wielopoziomowemu dziedziczeniu i abstrakcyjnym klasom bazowym!
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się używać FastAPI do tworzenia API wspierających modele AI, zaprojektowanych z myślą o realnych wymaganiach.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się czyścić dane za pomocą Apache Spark w Pythonie.
Przygotowanie danych
Kurs
Usprawnij rozwój Machine Learning dzięki CI/CD z GitHub Actions i Data Version Control
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się tworzyć prognozy z danych w Apache Spark, używając drzew decyzyjnych, regresji logistycznej, regresji liniowej, zespołów i potoków.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się przekształcać surowe dane w czyste, niezawodne modele z dbt dzięki praktycznym ćwiczeniom opartym na rzeczywistych przykładach.
Inżynieria danych
Kurs
Poznaj techniki wydobywania przydatnych informacji z tekstu i przetwarzania ich do formatu odpowiedniego dla machine learning.
Uczenie maszynowe
Kurs
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
Wizualizacja danych
Kurs
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się analizować obrazy w Keras z Pythonem, tworząc, trenując i oceniając konwolucyjne sieci neuronowe.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się manipulować danymi i tworzyć zestawy cech machine learning w Spark za pomocą SQL w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się dopasowywać modele hierarchiczne z efektami losowymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj zarządzanie ryzykiem, wartość zagrożoną i więcej, stosując je do kryzysu finansowego z 2008 roku w Pythonie.
Finanse stosowane
Kurs
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
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.