Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine Learning
Curs
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Machine Learning
Curs
Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.
Inteligență artificială
Curs
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
Pregătirea datelor
Curs
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
Manipularea datelor
Curs
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Dezvoltare software
Curs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
Curs
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Finanțe aplicate
Curs
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanțe aplicate
Curs
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine Learning
Curs
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Manipularea datelor
Curs
This course is for R users who want to get up to speed with Python!
Dezvoltare software
Curs
Learn to detect fraud with analytics in R.
Machine Learning
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
Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
Inteligență artificială
Curs
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Vizualizare date
Curs
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Machine Learning
Curs
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Inteligență artificială
Curs
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Manipularea datelor
Curs
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Cloud
Curs
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importarea și curățarea datelor
Curs
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Cloud
Curs
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
Inteligență artificială
Curs
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Manipularea datelor
Curs
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Machine Learning
Curs
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
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.