Sari 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 că datele tale sunt stocate în SUA.
776 Cursuri

Curs

Învățare nesupervizată în R

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 109 recenzii

Acest curs oferă o introducere în clustering și reducerea dimensionalității în R din perspectiva învățării automate.

Machine Learning

4 ore

Curs

Simulări Monte Carlo în Python

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 174 de recenzii

Învață să proiectezi și să rulezi propriile simulări Monte Carlo folosind Python!

Probabilitate și statistică

4 ore

Curs

Studiu de caz: Construirea de software în Python

  • AvansatNivel de competențe
  • 4.7+
  • 312 recenzii

Construiește aplicații reale cu Python—exersează OOP și principiile ingineriei software pentru a scrie cod curat și ușor de întreținut.

Dezvoltare software

3 ore

Curs

Studiu de caz: Analiză de vânzări cu Databricks Genie

  • De bazăNivel de competențe
  • 4.9+
  • 34 de recenzii

Construiește un spațiu Databricks Genie cap-coadă: descrieri, sinonime, instrucțiuni, relații între tabele, interogări exemplu, monitorizare și benchmark-uri.

Inginerie de date

2 ore

Curs

Introducere în MongoDB cu Python

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 390 de recenzii

Învață să manipulezi și să analizezi date cu structură flexibilă cu MongoDB.

Inginerie de date

3 ore

Curs

Analiză Financiară în Google Sheets

  • De bazăNivel de competențe
  • 4.7+
  • 139 de recenzii

Învață să creezi un dashboard grafic cu Google Sheets pentru a urmări performanța valorilor mobiliare financiare.

Finanțe aplicate

4 ore

Curs

Învățare supervizată în R: Regresia

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.6+
  • 107 recenzii

În acest curs vei învăța cum să prezici evenimente viitoare folosind regresie liniară, modele aditive generalizate, păduri aleatoare și xgboost.

Machine Learning

4 ore

Curs

Vizualizarea datelor de baseball în Power BI

  • De bazăNivel de competențe
  • 4.8+
  • 214 recenzii

Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.

Vizualizare date

1 oră

Curs

Introducere în Julia

  • De bazăNivel de competențe
  • 4.8+
  • 137 de recenzii

Julia este un limbaj de programare nou, conceput să fie limbajul ideal pentru calcul științific, machine learning și data mining.

Dezvoltare software

4 ore

Curs

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvansatNivel de competențe
  • 4.7+
  • 328 de recenzii

Învață cum să faci modelele GenAI să reflecte cu adevărat valorile umane, dobândind experiență practică cu LLM-uri avansate.

Inteligență artificială

4 ore

Curs

Vizualizarea datelor geospațiale în Python

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 365 de recenzii

Creează vizualizări atractive pentru date geospațiale în Python cu pachetul geopandas și hărți folium.

Vizualizare date

4 ore

Curs

Analiza seriilor de timp în R

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.8+
  • 91 de recenzii

Învață tehnicile esențiale pentru a extrage informații relevante din datele de tip time series.

Probabilitate și statistică

4 ore

Curs

RNA-Seq cu Bioconductor în R

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 150 de recenzii

Folosește analiza expresiei diferențiale RNA-Seq pentru a identifica genele probabil importante pentru diferite boli sau condiții.

Probabilitate și statistică

4 ore

Curs

Detecția anomaliilor în Python

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.8+
  • 183 de recenzii

Detectează anomalii în analiza datelor și extinde-ți setul de instrumente statistice Python în acest curs de patru ore.

Probabilitate și statistică

4 ore

Curs

Analiza datelor din social media în Python

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.8+
  • 34 de recenzii

În acest curs, vei învăța cum să colectezi date Twitter și să analizezi textul Twitter, rețelele și originea geografică.

Manipularea datelor

4 ore

Curs

Design Experimental în R

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.7+
  • 365 de recenzii

În acest curs vei învăța despre designul experimental de bază, o parte esențială a oricărei analize de date.

Probabilitate și statistică

4 ore

Curs

Generative AI Essentials with Snowflake

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.6+
  • 21 de recenzii

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Inteligență artificială

3 ore

Curs

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • IntermediarNivel de competențe
  • 4.8+
  • 233 de recenzii

Află ce este analiza bayesiană a datelor, cum funcționează și de ce este un instrument util în trusa ta de data science.

Probabilitate și statistică

4 ore

Curs

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • AvansatNivel de competențe
  • 4.6+
  • 97 de recenzii

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

Importarea și curățarea datelor

3 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.

Dezvoltă-ți competențele în date cu DataCamp for Mobile

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

Download on the App StoreGet it on Google Play