Sariți la conținutul principal

Cursuri de date, AI și cloud

Stăpânește competențele care contează

Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.

  • Învață în ritmul tău
  • Dobândește experiență practică
  • Finalizează capitole scurte

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.
345 Cursuri

Curs

Predicting CTR with Machine Learning in Python

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.8+
  • 19 recenzii

Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.

Machine Learning

4 ore

Curs

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 8 recenzii

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 ore 32 min

Curs

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.8+
  • 7 recenzii

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Cloud

2 ore 6 min

Curs

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.6+
  • 6 recenzii

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Cloud

3 ore 30 min

Curs

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 7 recenzii

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Cloud

2 ore 30 min

Curs

Predictive Analytics using Networked Data in R

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.8+
  • 32 de recenzii

Learn to predict labels of nodes in networks using network learning and by extracting descriptive features from the network

Probabilitate și statistică

4 ore

Curs

Work with Gemini Models in BigQuery

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 9 recenzii

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

Cloud

1 oră

Curs

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • IntermediarNivel de competențe
  • 5
  • 1 recenzie

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Inteligență artificială

4 ore

Curs

LLM Application Fundamentals with LangChain

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.6+
  • 133 de recenzii

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

Inteligență artificială

AI Tutor

3 ore

Curs

LLM Tool Use with LangChain

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.6+
  • 29 de recenzii

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

Inteligență artificială

3 ore

Curs

Prompt Engineering with LangChain

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.6+
  • 56 de recenzii

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

Inteligență artificială

2 ore

Curs

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.6+
  • 44 de recenzii

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Inteligență artificială

2 ore

FAQs

Ce este data science?

Data science este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind competențe de programare, metode științifice, algoritmi și altele, data scientiștii analizează datele pentru a forma perspective acționabile.

Cum pot învăța data science?

Va trebui să înveți un limbaj de programare precum Python sau R și să stăpânești principiile matematicii și statisticii. Cunoașterea metodelor de analiză a datelor și a instrumentelor de data science este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța data science. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse pentru a învăța în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.

Ce competențe sunt necesare pentru data science?

Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, oamenii de știință ai datelor au nevoie de competențe de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, data science necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, pregătire a datelor și gestionare a bazelor de date. Competențele în machine learning și deep learning pot fi, de asemenea, utile.

La ce pot folosi data science?

Din punct de vedere profesional, aproape orice industrie poate folosi data science într-o oarecare măsură. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc data science pentru a detecta și trata boli, în timp ce companiile financiare îl folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Tot felul de industrii folosesc data science pentru marketing, cum ar fi construirea sistemelor de recomandare și analiza retragerii clienților.

Data science este o carieră bună?

Da, data science se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și la nivel mondial. Este și una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, data scientists cu experiență câștigă în medie $97.609 și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.

Este greu să devii data scientist?

Există câteva aspecte de luat în considerare. În primul rând, programele de licență în data science pot fi competitive, necesitând adesea note consistente ridicate. La fel, multe dintre competențele necesare pentru data science cer mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a obține o poziție de nivel de intrare.

Data science necesită programare?

Da, vei avea nevoie de experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Totuși, datorită sintaxei relativ simple, Python este adesea alegerea preferată în rândul celor la început de drum.

Cât timp durează să devii data scientist?

Pentru o persoană fără experiență prealabilă în programare și/sau matematică, poate dura de obicei 7 până la 12 luni de studiu intensiv pentru a fi la nivelul unui data scientist de nivel de intrare. Cu toate acestea, este important să îți amintești că a învăța doar baza teoretică a data science s-ar putea să nu te facă un adevărat data scientist.

Ce subiecte pot studia în cadrul data science?

Odată ce ai stăpânit fundamentele data science, te poți specializa în diverse domenii, inclusiv machine learning, inteligență artificială, analiza datelor mari, analiză și inteligență de business, data mining și altele.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.