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
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și apoi exersează ceea ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.course
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Manipularea datelor
course
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Manipularea datelor
course
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Inteligenţă artificială
course
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
course
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
Nor
course
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
course
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Probabilități și statistică
course
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
Inteligenţă artificială
course
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Inteligenţă artificială
course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Învățare automată
course
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Învățare automată
course
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Dezvoltare software
course
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Învățare automată
course
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Inteligenţă artificială
course
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
Dezvoltare software
course
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Dezvoltare software
course
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
Manipularea datelor
course
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Inteligenţă artificială
course
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Dezvoltare software
course
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
Probabilități și statistică
course
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
Învățare automată
course
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
Probabilități și statistică
course
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importarea și curățarea datelor
course
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
Dezvoltare software
course
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Probabilități și statistică
course
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Învățare automată
course
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilități și statistică
course
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Probabilități și statistică
course
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
Dezvoltare software
course
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilități și statistică
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.