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
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Uczenie maszynowe
course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Manipulacja danymi
course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Sztuczna inteligencja
course
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
Eksploracyjna analiza danych
course
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Eksploracyjna analiza danych
course
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
Rozwój oprogramowania
course
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Manipulacja danymi
course
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Sztuczna inteligencja
course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Inżynieria danych
course
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
Rozwój oprogramowania
course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Przygotowanie danych
course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Uczenie maszynowe
course
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Manipulacja danymi
course
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
Sztuczna inteligencja
course
Master data modeling in Power BI.
Manipulacja danymi
course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Rozwój oprogramowania
course
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
Inżynieria danych
course
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Manipulacja danymi
course
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
course
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Wizualizacja danych
course
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
Inżynieria danych
course
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
Inżynieria danych
course
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
Manipulacja danymi
course
Continue your data visualization journey where youll learn practical techniques for incorporating DAX measures and progressive disclosure in your reports.
Wizualizacja danych
course
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Manipulacja danymi
course
Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.
Inżynieria danych
course
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
Rozwój oprogramowania
course
Learn to write efficient code that executes quickly and allocates resources skillfully to avoid unnecessary overhead.
Rozwój oprogramowania
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.