Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Vizualizare date
Curs
Învață să faci predicții despre viitor folosind prognoza seriilor temporale în R, inclusiv modele ARIMA și metode de netezire exponențială.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să creezi un dashboard grafic cu Google Sheets pentru a urmări performanța valorilor mobiliare financiare.
Finanțe aplicate
Curs
În acest curs vei învăța să folosești și să prezinți modele de regresie logistică pentru a face predicții.
Machine Learning
Curs
Învață conceptele financiare cheie, precum investițiile de capital, WACC și valoarea pentru acționari.
Finanțe aplicate
Curs
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
Curs
Interacționează cu un GPT personalizat și folosește-ți abilitățile de prompting pentru a-ți planifica și deschide restaurantul.
Inteligență artificială
Curs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Curs
Cunoaște Google Cloud Platform (GCP) cu acest curs despre stocare, gestionarea datelor și modernizarea afacerii folosind GCP.
Cloud
Curs
Construiește aplicații AI interactive în Sigma folosind inputul utilizatorului, acțiuni și interfețe rafinate, fără codare.
Raportare
Curs
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Vizualizare date
Curs
Devino expert în ajustarea modelelor ARIMA (autoregressive integrated moving average) la date de tip serie temporală folosind R.
Probabilitate și statistică
Curs
Innovating with Google Cloud AI
Cloud
Curs
Stăpânește fluența în date! Dobândește abilități pentru persoane și organizații, înțelege comportamentele și construiește o cultură fluentă în date.
Data Literacy
Curs
Vizualizează, explorează și impută ușor date lipsă cu naniar, o abordare tidyverse friendly pentru date lipsă.
Pregătirea datelor
Curs
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
Curs
Învață cum să configurezi și să gestionezi infrastructura Microsoft Fabric.
Alte
Curs
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
Curs
Învață bazele utilizării DataLab, un notebook de date bazat pe AI pentru analiză și explorare a datelor.
Raportare
Curs
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Vizualizare date
Curs
Învață să folosești modele bazate pe arbori și ansambluri pentru a face predicții de clasificare și regresie cu tidymodels.
Machine Learning
Curs
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Vizualizare date
Curs
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Cloud
Curs
Julia este un limbaj de programare nou, conceput să fie limbajul ideal pentru calcul științific, machine learning și data mining.
Dezvoltare software
Curs
Află cum funcționează datele în R și explorează lumea instrucțiunilor if, a buclelor și a funcțiilor folosind exemple financiare.
Finanțe aplicate
Curs
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Cloud
Curs
Îmbunătățește-ți abilitățile de luare a deciziilor cu modele de decizie, metode de analiză, managementul riscurilor și tehnici de optimizare.
Data Literacy
Curs
Învață cum funcționează calculatoarele, proiectează algoritmi eficienți și explorează teoria computației pentru a rezolva probleme reale.
Dezvoltare software
Curs
Folosește abilități de manipulare și vizualizare a datelor pentru a explora voturile istorice ale Adunării Generale a Națiunilor Unite.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Pregătește-te să categorizezi! În acest curs, vei lucra cu date nenumerice, precum funcții sau răspunsuri la sondaje, folosind Tidyverse.
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 mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.