Curs
Building AI Agents with Google ADK
- IntermediarNivel de competențe
- 4.8+
- 531 de recenzii
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
Inteligență artificială
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
Inteligență artificială
Curs
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
Pregătirea datelor
Curs
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
Inteligență artificială
Curs
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
Inginerie de date
Curs
Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
Inteligență artificială
Curs
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
Inteligență artificială
Curs
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!
Inginerie de date
Curs
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.
Inginerie de date
Curs
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
Pregătirea datelor
Curs
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
Manipularea datelor
Curs
Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.
Dezvoltare software
Curs
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
Pregătirea datelor
Curs
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Machine Learning
Curs
In this course youll learn the basics of working with time series data.
Manipularea datelor
Curs
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Raportare
Curs
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Inteligență artificială
Curs
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Machine Learning
Curs
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Machine Learning
Curs
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
Inteligență artificială
Curs
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
Finanțe aplicate
Curs
Master multi-stage builds, Docker networking tools, and Docker Compose for optimal containerized applications!
Dezvoltare software
Curs
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Inteligență artificială
Curs
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
Inteligență artificială
Curs
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
Raportare
Curs
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
Probabilitate și statistică
Curs
Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
Probabilitate și statistică
Curs
Learn to start developing deep learning models with Keras.
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 mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.