Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
Curs
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
Inteligență artificială
Curs
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Machine Learning
Curs
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Finanțe aplicate
Curs
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanțe aplicate
Curs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Manipularea datelor
Curs
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Machine Learning
Curs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilitate și statistică
Curs
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilitate și statistică
Curs
In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
Inginerie de date
Curs
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
Probabilitate și statistică
Curs
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Inteligență artificială
Curs
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Raportare
Curs
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Manipularea datelor
Curs
In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.
Dezvoltare software
Curs
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Vizualizare date
Curs
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine Learning
Curs
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
Vizualizare date
Curs
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
Probabilitate și statistică
Curs
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Vizualizare date
Curs
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Machine Learning
Curs
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Manipularea datelor
Curs
Learn how to detect fraud using Python.
Machine Learning
Curs
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Probabilitate și statistică
Curs
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
Machine Learning
Curs
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Manipularea datelor
Curs
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Dezvoltare software
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.