Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
De la customer lifetime value, la prezicerea churn-ului și segmentare - învață și implementează cazuri de utilizare Machine Learning pentru Marketing în Python.
Machine Learning
Curs
Învață tehnici eficiente în pandas pentru a-ți optimiza codul Python.
Dezvoltare software
Curs
Învață cum să asiguri introducerea curată a datelor și să creezi dashboard-uri dinamice pentru a afișa datele tale de marketing.
Raportare
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 how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Finanțe aplicate
Curs
Învață să monitorizezi, diagnostichezi și optimizezi aplicațiile Azure folosind Azure Monitor, Application Insights și Log Analytics.
Cloud
Curs
Învață să proiectezi arhitecturi scalabile, bazate pe evenimente, în Azure, folosind servicii de mesagerie și integrări reale.
Cloud
Curs
Învață să analizezi și să vizualizezi date de rețea cu pachetul igraph și să creezi grafice interactive de rețea cu threejs.
Probabilitate și statistică
Curs
Învață să imporți, cureți și manipulezi date IoT în Python, pregătindu-le pentru machine learning.
Manipularea datelor
Curs
Acest curs este pentru utilizatorii R care vor să se familiarizeze rapid cu Python!
Dezvoltare software
Curs
Stăpânește RAG cu Weaviate! Încorporează text și imagini pentru retrieval și experimentează cu vector, BM25 și căutare hibridă.
Inteligență artificială
Curs
Învață să vizualizezi serii temporale în R, apoi exersează cu un studiu de caz despre selecția acțiunilor.
Vizualizare date
Curs
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Finanțe aplicate
Curs
Învață cum să segmentezi clienții în Python.
Manipularea datelor
Curs
Folosește pachetele tidyr și purrr din tidyverse pentru a genera, explora și evalua modele de machine learning.
Machine Learning
Curs
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanțe aplicate
Curs
Explorează regulile de asociere în analiza coșului de cumpărături cu R, analizând datele de retail și creând recomandări de filme.
Manipularea datelor
Curs
Învață modelarea de bază a afacerilor, inclusiv fluxuri de numerar, investiții, anuități, amortizarea împrumuturilor și altele, folosind Google Sheets.
Finanțe aplicate
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
Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.
Cloud
Curs
Învață să citești, să explorezi și să manipulezi date spațiale, apoi folosește-ți abilitățile pentru a crea hărți informative cu R.
Vizualizare date
Curs
Acest curs prezintă support vector machine (SVM) printr-o abordare intuitivă, vizuală.
Machine Learning
Curs
Învață să rezolvi probleme tot mai complexe folosind simulări pentru a genera și analiza date.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Machine Learning
Curs
Optimizează-ți fluxurile de lucru de machine learning cu tidymodels.
Machine Learning
Curs
Învață să dezvolți modele de deep learning cu Keras.
Inteligență artificială
Curs
Aplică-ți abilitățile de gândire statistică pe seturi de date reale și extrage informații utile pentru a avansa spre stăpânire.
Probabilitate și statistică
Curs
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanțe aplicate
Curs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Cloud
Curs
Stăpânește analiza de marketing cu Tableau. Analizează performanța, compară metricile și optimizează strategiile pe toate canalele.
Pregătirea 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.