Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Învață să folosești AI ca partener senior de inginerie pentru analiza codului, optimizarea performanței, securitate și decizii de arhitectură software.
Inteligență artificială
Curs
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Dezvoltare software
Curs
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
Cloud
Curs
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Machine Learning
Curs
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
Manipularea datelor
Curs
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Inteligență artificială
Curs
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
Dezvoltare software
Curs
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Machine Learning
Curs
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Machine Learning
Curs
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Manipularea datelor
Curs
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Inteligență artificială
Curs
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Machine Learning
Curs
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Inteligență artificială
Curs
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
Inteligență artificială
Curs
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Inteligență artificială
Curs
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilitate și statistică
Curs
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
Dezvoltare software
Curs
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Dezvoltare software
Curs
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
Machine Learning
Curs
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
Dezvoltare software
Curs
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importarea și curățarea datelor
Curs
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Machine Learning
Curs
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Machine Learning
Curs
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilitate și statistică
Curs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
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 mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.