Przejdź do głównej treści

Kursy z danych, AI i chmury

Opanuj umiejętności, które się liczą

Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Ukończ krótkie rozdziały

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
127 Kursów

Kurs

Wprowadzenie do R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 2425 recenzji

Opanuj podstawy analizy danych w R, w tym wektory, listy i ramki danych, i ćwicz R na rzeczywistych zbiorach danych.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Intermediate R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 988 recenzji

Kontynuuj drogę do zostania ninja R, poznając instrukcje warunkowe, pętle i funkcje wektorowe.

Tworzenie oprogramowania

6 godzin

Kurs

Wprowadzenie do statystyki w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 2083 recenzje

Rozwijaj umiejętności statystyczne i ucz się zbierać, analizować oraz wyciągać trafne wnioski z danych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do Tidyverse

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 1152 recenzje

Zacznij odkrywać i wizualizować własne dane z tidyverse — potężnym i popularnym zestawem narzędzi data science w R.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do wizualizacji danych z ggplot2

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 2520 recenzji

Naucz się tworzyć znaczące i piękne wizualizacje danych w ggplot2, poznając gramatykę grafiki.

Wizualizacja danych

4 godziny

Kurs

Manipulowanie danymi z dplyr

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 713 recenzji

Rozwijaj umiejętności Tidyverse, ucząc się, jak przekształcać i manipulować danymi za pomocą dplyr.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do regresji w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 1480 recenzji

Prognozuj ceny mieszkań i współczynnik kliknięć reklam, implementując, analizując i interpretując analizę regresji w R.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do importowania danych w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 362 recenzje

W tym kursie nauczysz się odczytywać pliki CSV, XLS i tekstowe w R, używając narzędzi takich jak readxl i data.table.

Przygotowanie danych

3 godziny

Kurs

Eksploracyjna analiza danych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 1233 recenzje

Poznaj techniki graficzne i numeryczne, by zacząć odkrywać strukturę swoich danych.

Eksploracyjna analiza danych

4 godziny

Kurs

Testowanie hipotez w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 998 recenzji

Naucz się, kiedy i jak stosować testowanie hipotez w R, w tym testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Łączenie danych z dplyr

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 1254 recenzje

Łącz dane z wielu tabel, by odpowiadać na bardziej złożone pytania za pomocą dplyr.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Regresja średnio zaawansowana w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 794 recenzje

Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Introduction to Writing Functions in R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 646 recenzji

Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Próbkowanie w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 872 recenzje

Opanuj próbkowanie, aby uzyskiwać dokładniejsze statystyki przy mniejszej ilości danych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Czyszczenie danych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 803 recenzje

Naucz się czyścić dane jak najszybciej i najdokładniej, by przejść od surowych danych do świetnych wniosków.

Przygotowanie danych

4 godziny

Kurs

Wydajny kod w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 136 recenzji

Naucz się pisać szybszy kod R, poznaj benchmarking i profilowanie oraz odkryj tajniki programowania równoległego.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

Kurs

Algebra liniowa dla data science w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 135 recenzji

Ten kurs to wprowadzenie do algebry liniowej, jednego z najważniejszych zagadnień matematycznych stojących za data science.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do Bioconductor w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 115 recenzji

Naucz się korzystać z podstawowych pakietów Bioconductor do bioinformatyki, używając danych z wirusów, grzybów, ludzi i roślin!

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Wprowadzenie do R dla finansów

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 98 recenzji

Poznaj podstawowe struktury danych, takie jak listy i data frames, i zastosuj tę wiedzę bezpośrednio do przykładów finansowych.

Finanse stosowane

4 godziny

Kurs

Przekształcanie danych z tidyr

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 459 recenzji

Przekształć niemal każdy zbiór danych w uporządkowany format, by ułatwić analizę.

Przetwarzanie danych

4 godziny

Kurs

Raportowanie z R Markdown

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 330 recenzji

R Markdown to łatwy w użyciu język formatowania do tworzenia dynamicznych raportów z kodu R.

Raportowanie

4 godziny

Kurs

Intermediate Importing Data in R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 283 recenzje

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

Przygotowanie danych

3 godziny

Kurs

Analiza szeregów czasowych w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 89 recenzji

Poznaj kluczowe techniki potrzebne do wyciągania wartościowych wniosków z danych szeregów czasowych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Projektowanie eksperymentów w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 346 recenzji

W tym kursie poznasz podstawy projektowania eksperymentów, kluczowy element każdej analizy danych.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Podstawy wnioskowania statystycznego w R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 53 recenzje

Dowiedz się, jak wyciągać wnioski o populacji na podstawie próby danych za pomocą procesu znanego jako wnioskowanie statystyczne.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa w R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 456 recenzji

W tym kursie poznasz pojęcia zmiennych losowych, rozkładów i warunkowania.

Prawdopodobieństwo i statystyka

4 godziny

Kurs

Building Web Applications with Shiny in R

  • ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 219 recenzji

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

Tworzenie oprogramowania

4 godziny

FAQs

Czym jest data science?

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.

Jak mogę nauczyć się data science?

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.

Jakich umiejętności wymaga data science?

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.

Do czego mogę używać data science?

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.

Czy data science to dobra kariera?

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.

Czy trudno zostać data scientist?

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.

Czy data science wymaga programowania?

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.

Jak długo trwa zostanie data scientist?

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.

Jakich tematów mogę się uczyć w ramach data science?

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.

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.