Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Învață să modelezi și să prezici valorile datelor bursiere folosind modele liniare, arbori de decizie, păduri aleatoare și rețele neuronale.
Machine Learning
Curs
Învață să creezi dashboard-uri interactive și bogate în insight-uri cu Dash și Plotly.
Vizualizare date
Curs
Acest curs îți arată cum să integrezi date spațiale în fluxul tău de lucru Python Data Science.
Manipularea datelor
Curs
Explorează regulile de asociere în analiza coșului de cumpărături cu Python, folosind date de librărie și creând recomandări de filme.
Machine Learning
Curs
Cu Python și NumPy, învață cele mai fundamentale concepte financiare.
Finanțe aplicate
Curs
Combină text, imagini, audio și video cu cele mai noi modele AI de la Hugging Face și generează imagini și videoclipuri noi!
Inteligență artificială
Curs
Asigurați calitatea datelor în fluxurile de lucru de data science și data engineering cu biblioteca Great Expectations din Python.
Inginerie de date
Curs
Optimizează lanțurile de aprovizionare cu puterea Python și PuLP.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Învață bazele rețelelor neuronale și cum să construiești modele de deep learning folosind TensorFlow.
Machine Learning
Curs
Acest curs vă va oferi abilitățile de a analiza, vizualiza și înțelege rețele folosind biblioteca NetworkX.
Probabilitate și statistică
Curs
Acest curs acoperă tot ce trebuie să știi pentru a construi un sistem de monitorizare de bază pentru machine learning în Python
Machine Learning
Curs
Învață despre modelele ARIMA în Python și devino expert în analiza seriilor temporale.
Machine Learning
Curs
Creează sisteme RAG mai precise și mai fiabile cu Graph RAG și hybrid RAG.
Inteligență artificială
Curs
Clienții sunt încântați de produsele tale sau serviciile tale lasă de dorit? Învață cum să realizezi o analiză de sentiment end-to-end.
Machine Learning
Curs
Learn how to detect fraud using Python.
Machine Learning
Curs
Învață să efectuezi regresie liniară și logistică cu mai multe variabile explicative.
Probabilitate și statistică
Curs
Află totul despre avantajele analizei bayesiene a datelor și aplic-o în diverse cazuri reale!
Probabilitate și statistică
Curs
Învață cum să abordezi și să câștigi competiții pe Kaggle.
Machine Learning
Curs
Învață bazele explorării, manipulării și măsurării datelor de imagini biomedicale.
Manipularea datelor
Curs
Construiește echipe AI care colaborează, automatizează fluxuri de lucru și generează conținut cu CrewAI.
Inteligență artificială
Curs
Rezolvă probleme reale de optimizare cu SciPy și PuLP în Python, de la optimizare de bază la optimizare constrânsă și complexă.
Dezvoltare software
Curs
În acest curs, vei învăța cum să imporți și să gestionezi date financiare în Python folosind diverse instrumente și surse.
Finanțe aplicate
Curs
Învață să creezi vizualizări convingătoare și atractive care ajută la comunicarea rezultatelor eficient și eficace.
Vizualizare date
Curs
Învață să manipulezi și să analizezi date cu structură flexibilă cu MongoDB.
Inginerie de date
Curs
Construiește aplicații reale cu Python—exersează OOP și principiile ingineriei software pentru a scrie cod curat și ușor de întreținut.
Dezvoltare software
Curs
Învață să proiectezi și să rulezi propriile simulări Monte Carlo folosind Python!
Probabilitate și statistică
Curs
Creează vizualizări atractive pentru date geospațiale în Python cu pachetul geopandas și hărți folium.
Vizualizare date
Curs
Învață cum să faci modelele GenAI să reflecte cu adevărat valorile umane, dobândind experiență practică cu LLM-uri avansate.
Inteligență artificială
Curs
În acest curs vei învăța să folosești și să prezinți modele de regresie logistică pentru a face predicții.
Machine Learning
Curs
În acest curs, vei învăța cum să colectezi date Twitter și să analizezi textul Twitter, rețelele și originea geografică.
Manipularea 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 pentru mobil și provocările zilnice de programare de 5 minute.