Przejdź do treści głównej

Kursy dotyczące danych, sztucznej inteligencji i chmury

Opanuj umiejętności, które mają znaczenie

Obejrzyj krótkie filmy prowadzone przez doświadczonych instruktorów, a następnie przećwicz zdobytą wiedzę, korzystając z interaktywnych ćwiczeń w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Kompletne rozdziały w pigułce

Utwórz bezpłatne konto

Lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.
79 courses

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

4 godziny

course

Introduction to Apache Airflow in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 2.8K

Learn how to implement and schedule data engineering workflows.

Inżynieria danych

4 godziny

course

Big Data Fundamentals with PySpark

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 2K

Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.

Inżynieria danych

4 godziny

course

Object-Oriented Programming in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 2K

Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.

Rozwój oprogramowania

4 godziny

course

Deep Learning for Images with PyTorch

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 1.7K

Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

course

Advanced Git

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 1.6K

Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.

Rozwój oprogramowania

3 godziny

course

Multi-Agent Systems with LangGraph

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 1.6K

Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.

Sztuczna inteligencja

3 godziny

course

Introduction to Testing in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 1.4K

Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.

Rozwój oprogramowania

4 godziny

course

Transformer Models with PyTorch

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 1.3K

What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.

Sztuczna inteligencja

2 godziny

course

Intermediate dbt

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.4+
  • 1.3K

Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.

Inżynieria danych

2 godziny

course

Introduction to MLflow

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 1.2K

Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

Uczenie maszynowe

4 godziny

course

Reinforcement Learning with Gymnasium in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 1.1K

Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

course

Deep Learning for Text with PyTorch

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 1.1K

Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

course

Machine Learning with PySpark

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 938

Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

Uczenie maszynowe

4 godziny

course

Machine Learning for Time Series Data in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 893

This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

Uczenie maszynowe

4 godziny

course

Cleaning Data with PySpark

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 867

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

Przygotowanie danych

4 godziny

course

Deploying AI into Production with FastAPI

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 862

Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

course

MLOps Deployment and Life Cycling

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 844

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

Uczenie maszynowe

4 godziny

course

Intermediate Object-Oriented Programming in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 823

Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!

Rozwój oprogramowania

4 godziny

course

Image Modeling with Keras

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 775

Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

course

Calculations in Tableau

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 775

In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!

Wizualizacja danych

6 godzin

course

CI/CD for Machine Learning

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 700

Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

Uczenie maszynowe

5 godzin

course

Case Study: Building E-Commerce Data Models with dbt

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 685

Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.

Inżynieria danych

4 godziny

course

Feature Engineering for NLP in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 579

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

Uczenie maszynowe

4 godziny

course

AI Agents with Hugging Face smolagents

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 569

Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.

Sztuczna inteligencja

3 godziny

course

Practicing Coding Interview Questions in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 533

Prepare for your next coding interviews in Python.

Rozwój oprogramowania

4 godziny

course

Quantitative Risk Management in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 532

Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Deep Reinforcement Learning in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.4+
  • 493

Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.

Sztuczna inteligencja

4 godziny

course

Ensemble Methods in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 482

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Uczenie maszynowe

4 godziny

course

ARIMA Models in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 470

Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

Uczenie maszynowe

4 godziny

FAQs

Czym jest nauka o danych?

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.

Jak mogę nauczyć się nauki o danych?

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.

Jakie umiejętności są wymagane w nauce danych?

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).

Do czego mogę wykorzystać naukę o danych?

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.

Czy nauka o danych to dobry zawód?

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.

Czy trudno jest zostać naukowcem zajmującym się danymi?

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.

Czy nauka o danych wymaga kodowania?

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.

Ile czasu potrzeba, aby zostać naukowcem zajmującym się danymi?

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.

Jakie tematy mogę zgłębiać w ramach nauki o 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.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.