Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Dezvoltă o intuiție solidă despre cum funcționează clusteringul ierarhic și k-means și învață să le aplici pentru a extrage insight-uri din datele tale.
Machine Learning
Curs
Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.
Inteligență artificială
Curs
Învață să alegi, să construiești și să securizezi AWS data stores, inclusiv DynamoDB și S3, prin exerciții practice în consolă și scenarii reale.
Cloud
Curs
Descoperă diferite tipuri în modelarea datelor, inclusiv pentru predicție, și învață să faci regresie liniară și evaluarea modelului în Tidyverse.
Probabilitate și statistică
Curs
Acuționează-ți cunoștințele și pregătește-te pentru următorul interviu exersând întrebări de interviu despre machine learning în Python.
Machine Learning
Curs
Folosește-ți cunoștințele despre funcțiile și tehnicile obișnuite din foi de calcul pentru a explora Python!
Dezvoltare software
Curs
Învață să încarci, transformi și transcrii vorbirea din fișiere audio brute în Python.
Manipularea datelor
Curs
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Cloud
Curs
Folosește abilități de manipulare și vizualizare a datelor pentru a explora voturile istorice ale Adunării Generale a Națiunilor Unite.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Stăpânește manipularea datelor de tip serie temporală în R, inclusiv importul, rezumarea și subselectarea, cu zoo, lubridate și xts.
Manipularea datelor
Curs
Învață detaliile esențiale pe care data scientists își petrec 70-80% din timp; data wrangling și feature engineering.
Manipularea datelor
Curs
Învață să realizezi cele două sarcini cheie din inferența statistică: estimarea parametrilor și testarea ipotezelor.
Probabilitate și statistică
Curs
Masterează conceptele și aplicațiile modelelor liniare cu python pentru a descrie, prezice și extrage insight din tipare de date.
Probabilitate și statistică
Curs
Acest studiu de caz Power BI urmărește un caz de utilizare real pentru analiza stocurilor cu DAX și vizualizări.
Vizualizare date
Curs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
Curs
Învață cum să asiguri introducerea curată a datelor și să creezi dashboard-uri dinamice pentru a afișa datele tale de marketing.
Raportare
Curs
Cursul Modelul liniar generalizat îți extinde setul de instrumente de regresie pentru a include regresia logistică și Poisson.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să folosești Amazon Bedrock pentru a accesa modele AI fundamentale și a construi cu AI - fără a gestiona infrastructură complexă.
Inteligență artificială
Curs
Vizualizează sezonalitatea, tendințele și alte tipare în datele tale de tip serie temporală.
Vizualizare date
Curs
Învață să construiești modele de machine learning avansate și eficiente în Python folosind tehnici ensemble precum bagging, boosting și stacking.
Machine Learning
Curs
Analizează situațiile financiare cu Python. Calculează rapoarte, evaluează sănătatea financiară, gestionează valori lipsă și prezintă analiza ta.
Finanțe aplicate
Curs
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
Curs
Creează fluxuri de lucru agentice AI care pot planifica, căuta, reține și colabora, folosind LlamaIndex.
Inteligență artificială
Curs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilitate și statistică
Curs
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Cloud
Curs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Cloud
Curs
Învață să rezolvi probleme tot mai complexe folosind simulări pentru a genera și analiza date.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să faci analiză de imagini cu Keras și Python, construind, antrenând și evaluând rețele neuronale convoluționale.
Inteligență artificială
Curs
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Cloud
Curs
Învață să scrii interogări recursive și să interoghezi structuri de date ierarhice.
Dezvoltare software
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre pentru mobil și provocările zilnice de programare de 5 minute.