Curs
Querying a PostgreSQL Database in Java
- AvansatNivel de competențe
- 4.8+
- 86 de recenzii
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Dezvoltare software
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
Dezvoltare software
Curs
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
Machine Learning
Curs
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Manipularea datelor
Curs
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
Inteligență artificială
Curs
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
Probabilitate și statistică
Curs
Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Machine Learning
Curs
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Finanțe aplicate
Curs
Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.
Machine Learning
Curs
Learn to analyze and model customer choice data in R.
Probabilitate și statistică
Curs
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.
Probabilitate și statistică
Curs
Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
Probabilitate și statistică
Curs
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
Probabilitate și statistică
Curs
Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?
Inteligență artificială
Curs
Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.
Inginerie de date
Curs
Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.
Dezvoltare software
Curs
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Cloud
Curs
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Cloud
Curs
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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.