Curs
Understanding Digital Transformation
- De bazăNivel de competențe
- 4.8+
- 536 de recenzii
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
Data Literacy
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
Data Literacy
Curs
Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
Cloud
Curs
Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
Data Literacy
Curs
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
Machine Learning
Curs
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
Finanțe aplicate
Curs
Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
Inginerie de date
Curs
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
Managementul datelor
Curs
Master strategic data management for business excellence.
Managementul datelor
Curs
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
Data Literacy
Curs
Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
Data Literacy
Curs
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Dezvoltare software
Curs
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Finanțe aplicate
Curs
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilitate și statistică
Curs
Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
Dezvoltare software
Curs
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Inteligență artificială
Curs
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.
Machine Learning
Curs
Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
Managementul datelor
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.