Sari la conținutul principal

Cursuri de date, inteligență artificială și cloud

Stăpânește abilitățile care contează

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

  • Învață în ritmul tău propriu
  • Obțineți experiență practică
  • Capitole complete, de dimensiuni reduse

Creează-ți contul gratuit

sau

Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.
79 courses

course

Introduction to Spark SQL in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.4+
  • 457

Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.

Manipularea datelor

4 ore

course

Feature Engineering with PySpark

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 453

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Manipularea datelor

4 ore

course

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.5+
  • 450

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

Inteligenţă artificială

3 ore

course

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 445

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

4 ore

course

Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.5+
  • 443

Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.

Nor

4 ore

course

Generalized Linear Models in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 433

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Probabilități și statistică

5 ore

course

Hierarchical and Mixed Effects Models in R

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.4+
  • 433

In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.

Probabilități și statistică

4 ore

course

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.3+
  • 433

Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.

Inteligenţă artificială

4 ore

course

Databricks with the Python SDK

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.4+
  • 387

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

Inteligenţă artificială

3 ore

course

Winning a Kaggle Competition in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.8+
  • 365

Learn how to approach and win competitions on Kaggle.

Învățare automată

4 ore

course

Monitoring Machine Learning in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.7+
  • 356

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Învățare automată

3 ore

course

Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 330

Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.

Dezvoltare software

4 ore

course

Designing Machine Learning Workflows in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.4+
  • 325

Learn to build pipelines that stand the test of time.

Învățare automată

4 ore

course

Recurrent Neural Networks (RNNs) for Language Modeling with Keras

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.8+
  • 318

Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.

Inteligenţă artificială

4 ore

course

Hierarchical and Recursive Queries in SQL Server

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.7+
  • 314

Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.

Dezvoltare software

4 ore

course

Optimizing Code in Java

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.8+
  • 311

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

Dezvoltare software

3 ore

course

Spoken Language Processing in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.8+
  • 309

Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.

Manipularea datelor

4 ore

course

Building Agentic Workflows with LlamaIndex

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.4+
  • 309

Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.

Inteligenţă artificială

2 ore

course

Querying a PostgreSQL Database in Java

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 308

Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.

Dezvoltare software

3 ore

course

Inference for Numerical Data in R

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.5+
  • 308

In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.

Probabilități și statistică

4 ore

course

Practicing Machine Learning Interview Questions in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.4+
  • 297

Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.

Învățare automată

4 ore

course

Inference for Categorical Data in R

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.4+
  • 294

In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.

Probabilități și statistică

4 ore

course

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.1+
  • 294

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

Importarea și curățarea datelor

3 ore

course

Case Study: Building Software in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 290

Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.

Dezvoltare software

3 ore

course

Factor Analysis in R

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 278

Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.

Probabilități și statistică

4 ore

course

Building Recommendation Engines with PySpark

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.5+
  • 277

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Învățare automată

4 ore

course

Practicing Statistics Interview Questions in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 267

Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.

Probabilități și statistică

4 ore

course

Inference for Linear Regression in R

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.3+
  • 260

In this course youll learn how to perform inference using linear models.

Probabilități și statistică

4 ore

course

Introduction to Testing in Java

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.7+
  • 259

Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.

Dezvoltare software

3 ore

course

Advanced Probability: Uncertainty in Data

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 243

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Probabilități și statistică

2 ore

FAQs

Ce este știința datelor?

Știința datelor este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind abilități de programare, metode științifice, algoritmi și multe altele, specialiștii în știința datelor analizează datele pentru a forma informații concrete.

Cum pot învăța știința datelor?

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 științei datelor este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța știința datelor. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse care te pot ajuta să înveți în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.

Ce abilități sunt necesare pentru știința datelor?

Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, specialiștii în știința datelor au nevoie de abilități de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, știința datelor necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, gestionare a datelor și gestionare a bazelor de date. Abilitățile de învățare automată și de învățare profundă pot fi, de asemenea, utile.

La ce pot folosi știința datelor?

Într-o oarecare măsură, aproape fiecare industrie poate utiliza știința datelor. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc știința datelor pentru a detecta și vindeca boli, în timp ce companiile financiare o folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Toate tipurile de industrii utilizează știința datelor pentru marketing, cum ar fi construirea de sisteme de recomandare și analizarea pierderii clienților.

Este știința datelor o carieră bună?

Da, știința datelor se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și din întreaga lume. Este, de asemenea, una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, specialiștii în științe ale datelor cu experiență câștigă în medie 97.609 dolari și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.

Este dificil să devii specialist în știința datelor?

Există câteva lucruri de luat în considerare aici. În primul rând, diplomele în știința datelor pot fi competitive pentru a fi accesate, necesitând adesea note constant mari. În mod similar, multe dintre abilitățile necesare pentru știința datelor necesită mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni toate elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a asigura o poziție de nivel de intrare.

Știința datelor necesită programare?

Da, vei avea nevoie de ceva experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Cu toate acestea, datorită sintaxei sale relativ simple, limbajul de programare Python este adesea alegerea preferată printre începători.

Cât durează să devii specialist în știința datelor?

Pentru o persoană fără experiență anterioară în programare și/sau cunoștințe matematice, poate dura de obicei între 7 și 12 luni de studii intensive pentru a ajunge la nivelul unui om de știință a datelor începător. Cu toate acestea, este important de reținut că învățarea doar a bazelor teoretice ale științei datelor nu te poate transforma într-un adevărat om de știință a datelor.

Ce subiecte pot studia în cadrul științei datelor?

După ce stăpânești fundamentele științei datelor, te poți specializa într-o varietate de domenii, inclusiv învățare automată, inteligență artificială, analiza big data, analiză și inteligență de afaceri, data mining și multe 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.