Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
Curs
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Cloud
Curs
Scaling with Google Cloud Operations
Cloud
Curs
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Cloud
Curs
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Cloud
Curs
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Cloud
Curs
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Cloud
Curs
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Cloud
Curs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
Curs
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Cloud
Curs
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Cloud
Curs
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
Curs
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Cloud
Curs
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Cloud
Curs
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Cloud
Curs
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Cloud
Curs
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Cloud
Curs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
Curs
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
Curs
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
Curs
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
Curs
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
Curs
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Cloud
Curs
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
Curs
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Cloud
Curs
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Cloud
Cloud
Curs
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Cloud
Curs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
Curs
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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 pentru mobil și provocările zilnice de programare de 5 minute.