Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Descoperă conceptele fundamentale ale programării orientate pe obiecte (OOP), construind clase și obiecte personalizate!
Dezvoltare software
Curs
În acest curs, vei învăța să folosești modele bazate pe arbori și ansambluri pentru regresie și clasificare cu scikit-learn.
Machine Learning
Curs
Stăpânește-ți abilitățile în NumPy învățând să creezi, sortezi, filtrezi și actualizezi array-uri folosind recensământul arborilor din NYC.
Manipularea datelor
Curs
Învață să transformi, cureți și analizezi eficient datele cu Polars, o bibliotecă Python pentru manipularea rapidă a datelor.
Manipularea datelor
Curs
Stăpânește componentele de bază ale agenților LangChain și creează agenți de chat personalizați.
Inteligență artificială
Curs
Învață să construiești pipeline-uri de date eficiente, performante și fiabile folosind principiile Extract, Transform și Load.
Inginerie de date
Curs
Descoperă lumea ingineriei datelor în acest curs scurt, cu instrumente și teme precum ETL și cloud computing.
Inginerie de date
Curs
Prezice prețurile locuințelor și rata de clic pe reclame prin implementarea, analiza și interpretarea analizei de regresie cu statsmodels în Python.
Probabilitate și statistică
Curs
Descoperă cum baza de date vectorială Pinecone revoluționează dezvoltarea aplicațiilor AI!
Inteligență artificială
Curs
Învață cum și când să folosești teste de ipoteză comune, precum t-tests, proportion tests și chi-square tests, în Python.
Probabilitate și statistică
Curs
Construiește sisteme multi-agent puternice aplicând modele emergente de design agentic în cadrul framework-ului LangGraph.
Inteligență artificială
Curs
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să lucrezi cu datele și orele în Python.
Dezvoltare software
Curs
Stăpânește analiza textului cu tehnici NLP esențiale, de la preprocesare la modele transformer avansate.
Inteligență artificială
Curs
Învață cum să cureți și să pregătești datele pentru machine learning!
Machine Learning
Curs
Stăpânește testarea Python: Învață metode, creează verificări și asigură cod fără erori cu pytest și unittest.
Dezvoltare software
Curs
Învață să obții date din formate și sisteme uzuale precum fișiere CSV, foi de calcul, JSON, baze de date SQL și API-uri.
Pregătirea datelor
Curs
Creează noi funcționalități pentru a îmbunătăți performanța modelelor tale de Machine Learning.
Machine Learning
Curs
Învață să manipulezi și să vizualizezi date categorice folosind pandas și seaborn.
Manipularea datelor
Curs
Învață să creezi clase și să folosești moștenirea și polimorfismul pentru a reutiliza și optimiza codul.
Dezvoltare software
Curs
Construiește pe baza abilităților tale Python pentru Finance, învățând să folosești datetime, if-statements, DataFrames și altele.
Finanțe aplicate
Curs
Implementează configurații de design experimental și efectuează analize statistice robuste pentru a trage concluzii precise și valide!
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să extragi și să analizezi informații de pe internet folosind biblioteca Python scrapy.
Pregătirea datelor
Curs
În acest curs vei învăța detaliile clasificatorilor liniari precum regresia logistică și SVM.
Machine Learning
Curs
Construiește pas cu pas un asistent de suport pentru clienți cu Agent Development Kit (ADK) de la Google.
Inteligență artificială
Curs
Învață bazele rețelelor neuronale și cum să construiești modele de deep learning folosind Keras 2.0 în Python.
Inteligență artificială
Curs
Dezvoltă-ți abilitățile OOP cu descriptori, moștenire pe mai multe niveluri și clase de bază abstracte!
Dezvoltare software
Curs
În acest curs vei învăța bazele lucrului cu date de tip serie temporală.
Manipularea datelor
Curs
În acest curs de patru ore, vei învăța bazele analizei datelor de tip serie temporală în Python.
Probabilitate și statistică
Curs
Dobândește abilitățile esențiale folosind Scikit-learn, SHAP și LIME pentru a testa și construi sisteme AI transparente, de încredere și responsabile.
Inteligență artificială
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.