course
Data Structures and Algorithms in Python
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.4+
- 3.4K
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Rozwój oprogramowania
Obejrzyj krótkie filmy prowadzone przez doświadczonych instruktorów, a następnie przećwicz zdobytą wiedzę, korzystając z interaktywnych ćwiczeń w przeglądarce.
Lub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.course
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Rozwój oprogramowania
course
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
Inżynieria danych
course
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Inżynieria danych
course
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
Rozwój oprogramowania
course
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
Sztuczna inteligencja
course
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Rozwój oprogramowania
course
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Sztuczna inteligencja
course
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
Rozwój oprogramowania
course
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Sztuczna inteligencja
course
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
Inżynieria danych
course
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Uczenie maszynowe
course
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Sztuczna inteligencja
course
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Uczenie maszynowe
course
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Uczenie maszynowe
course
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Przygotowanie danych
course
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Sztuczna inteligencja
course
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Uczenie maszynowe
course
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
Rozwój oprogramowania
course
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
Sztuczna inteligencja
course
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
Wizualizacja danych
course
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Uczenie maszynowe
course
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
Inżynieria danych
course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Uczenie maszynowe
course
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Sztuczna inteligencja
course
Prepare for your next coding interviews in Python.
Rozwój oprogramowania
course
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Finanse stosowane
course
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Uczenie maszynowe
course
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Uczenie maszynowe
Data science to dziedzina wiedzy skupiająca się na pozyskiwaniu informacji z danych. Wykorzystując umiejętności programistyczne, metody naukowe, algorytmy i inne, naukowcy zajmujący się danymi analizują dane, aby wyciągać z nich praktyczne wnioski.
Musisz nauczyć się języka programowania, takiego jak Python lub R, oraz opanować podstawy matematyki i statystyki. Znajomość metod analizy danych i narzędzi do nauki o danych jest również niezbędna. Istnieje wiele sposobów nauki o danych. Oprócz formalnych metod edukacji, takich jak studia wyższe czy uniwersyteckie, istnieje wiele innych źródeł, które pomogą Ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów i samouczków online dostępne są książki, filmy i wiele innych.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, specjaliści ds. data science potrzebują umiejętności programowania w językach takich jak Python, R i SQL. Dodatkowo, data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, znajomości wizualizacji danych, ich przetwarzania i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (deep learning).
W celach zawodowych niemal każda branża może w pewnym stopniu wykorzystać naukę danych. Organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują naukę danych do wykrywania i leczenia chorób, a firmy finansowe do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszystkie branże wykorzystują naukę danych w marketingu, na przykład do tworzenia systemów rekomendacji i analizy odejść klientów.
Tak, nauka o danych należy do najszybciej rozwijających się sektorów w Stanach Zjednoczonych i na świecie. To również jedna z najlepiej płatnych karier. Według danych Payscale, doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi zarabiają średnio 97 609 dolarów i mają ocenę satysfakcji na poziomie czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science mogą być trudne do zdobycia, często wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w tej dziedzinie wymaga intensywnej nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga również dużego doświadczenia praktycznego.
Tak, potrzebne będzie Ci pewne doświadczenie w programowaniu w językach takich jak Python, R, SQL, Java i C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię, język programowania Python jest często preferowanym wyborem wśród nowicjuszy.
Osoba bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub wiedzy matematycznej, zazwyczaj potrzebuje od 7 do 12 miesięcy intensywnej nauki, aby osiągnąć poziom początkującego analityka danych. Należy jednak pamiętać, że nauka wyłącznie podstaw teoretycznych analityki danych może nie uczynić z Ciebie prawdziwego analityka danych.
Po opanowaniu podstaw nauki o danych możesz specjalizować się w różnych obszarach, m.in. w uczeniu maszynowym, sztucznej inteligencji, analizie dużych zbiorów danych, analityce biznesowej i inteligencji, eksploracji danych i innych.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.