Przejdź do głównej treści
Strona głównaTheory

Kurs

Data Science dla biznesu

PodstawowyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 08.2024
Poznaj data science dla menedżerów i firm oraz to, jak wykorzystywać dane, by wzmocnić swoją organizację.
Zacznij kurs za darmo
TheoryData Literacy
2 godz.
14 filmów
51 Ćwiczeń
3,350 XP
110K+
Zaświadczenie o ukończeniu

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.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Naucz się wykorzystywać data science w biznesie

Czym jest data science i jak możesz wykorzystać je, aby wzmocnić swoją organizację? Ten kurs nauczy Cię umiejętności potrzebnych w zespole danych oraz tego, jak możesz zorganizować ten zespół, aby odpowiadał potrzebom Twojej organizacji.

Ten kurs zapewni Ci również zrozumienie źródeł danych, z których może korzystać Twoja firma, oraz tego, jak przechowywać, analizować i wizualizować te dane.

Zrozum przepływ pracy w Data Science

Zaczniesz od wprowadzenia do data science dla biznesu, poznając workflow data science i to, jak stosować go do rzeczywistych problemów. Poznasz też, jak działa zbieranie danych, przyglądając się temu, jak możesz pozyskiwać i przechowywać dane.

Naucz się analizować i wizualizować swoje dane

Odkryjesz także sposoby analizowania i wizualizowania swoich danych za pomocą pulpitów nawigacyjnych i testów A/B. Na zakończenie kursu omówimy ekscytujące zagadnienia z zakresu uczenia maszynowego, w tym klastrowanie, prognozowanie szeregów czasowych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), deep learning oraz wyjaśnialną sztuczną inteligencję.

Po drodze poznasz różnorodne zastosowania data science w praktyce i lepiej zrozumiesz te zagadnienia dzięki ćwiczeniom praktycznym.

To idealne wprowadzenie do data science dla menedżerów, dające Ci możliwość poznania tego potężnego narzędzia biznesowego.

Wymagania wstępne

Ten kurs nie ma żadnych wymagań wstępnych
1

Wprowadzenie do data science

Kurs zaczniemy od zdefiniowania, czym jest data science. Omówimy proces pracy z danymi oraz sposób, w jaki data science stosuje się do rzeczywistych problemów biznesowych. Rozdział zakończymy tematem organizacji zespołu ds. danych, dostosowanej do potrzeb twojej firmy.
Zacznij rozdział
2

Zbieranie i przechowywanie danych

Skoro znasz już proces pracy z danymi, czas zagłębić się w jego pierwszy krok: zbieranie danych. Dowiesz się, z jakich źródeł danych może korzystać twoja firma i jak przechowywać dane po ich zebraniu.
Zacznij rozdział
3

Analiza i wizualizacja

W tym rozdziale omówimy sposoby eksploracji i wizualizacji danych za pomocą dashboardów. Poznasz elementy dashboardu i nauczysz się formułować precyzyjne zapytania o jego przygotowanie. Rozdział obejmuje również doraźne analizy danych oraz testy A/B – potężne narzędzie analityczne, które zmniejsza ryzyko przy podejmowaniu decyzji.
Zacznij rozdział
4

Prognozowanie

W ostatnim rozdziale zajmiemy się najgorętszym tematem w data science: uczeniem maszynowym! Omówimy nadzorowane i nienadzorowane uczenie maszynowe oraz klasteryzację. Następnie przejdziemy do zagadnień szczegółowych: prognozowania szeregów czasowych, przetwarzania języka naturalnego, uczenia głębokiego i wyjaśnialnego AI.
Zacznij rozdział
Data Science dla biznesu
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Data Science dla biznesu już dziś!

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.

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.