course
Data Structures and Algorithms in Python
- AvansatNivel de calificare
- 4.4+
- 3.4K
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Dezvoltare software
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și apoi exersează ceea ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.course
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Dezvoltare software
course
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
Inginerie de date
course
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Inginerie de date
course
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
Dezvoltare software
course
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
Inteligenţă artificială
course
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Dezvoltare software
course
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Inteligenţă artificială
course
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
Dezvoltare software
course
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Inteligenţă artificială
course
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
Inginerie de date
course
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Învățare automată
course
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Inteligenţă artificială
course
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
Inteligenţă artificială
course
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Învățare automată
course
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Învățare automată
course
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Pregătirea datelor
course
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Inteligenţă artificială
course
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Învățare automată
course
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
Dezvoltare software
course
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
Inteligenţă artificială
course
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
Vizualizare date
course
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Învățare automată
course
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
Inginerie de date
course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Învățare automată
course
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Inteligenţă artificială
course
Prepare for your next coding interviews in Python.
Dezvoltare software
course
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Finanțe Aplicate
course
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Inteligenţă artificială
course
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Învățare automată
course
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Învățare automată
Știința datelor este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind abilități de programare, metode științifice, algoritmi și multe altele, specialiștii în știința datelor analizează datele pentru a forma informații concrete.
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 științei datelor este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța știința datelor. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse care te pot ajuta să înveți în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.
Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, specialiștii în știința datelor au nevoie de abilități de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, știința datelor necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, gestionare a datelor și gestionare a bazelor de date. Abilitățile de învățare automată și de învățare profundă pot fi, de asemenea, utile.
Într-o oarecare măsură, aproape fiecare industrie poate utiliza știința datelor. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc știința datelor pentru a detecta și vindeca boli, în timp ce companiile financiare o folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Toate tipurile de industrii utilizează știința datelor pentru marketing, cum ar fi construirea de sisteme de recomandare și analizarea pierderii clienților.
Da, știința datelor se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și din întreaga lume. Este, de asemenea, una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, specialiștii în științe ale datelor cu experiență câștigă în medie 97.609 dolari și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.
Există câteva lucruri de luat în considerare aici. În primul rând, diplomele în știința datelor pot fi competitive pentru a fi accesate, necesitând adesea note constant mari. În mod similar, multe dintre abilitățile necesare pentru știința datelor necesită mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni toate elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a asigura o poziție de nivel de intrare.
Da, vei avea nevoie de ceva experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Cu toate acestea, datorită sintaxei sale relativ simple, limbajul de programare Python este adesea alegerea preferată printre începători.
Pentru o persoană fără experiență anterioară în programare și/sau cunoștințe matematice, poate dura de obicei între 7 și 12 luni de studii intensive pentru a ajunge la nivelul unui om de știință a datelor începător. Cu toate acestea, este important de reținut că învățarea doar a bazelor teoretice ale științei datelor nu te poate transforma într-un adevărat om de știință a datelor.
După ce stăpânești fundamentele științei datelor, te poți specializa într-o varietate de domenii, inclusiv învățare automată, inteligență artificială, analiza big data, analiză și inteligență de afaceri, data mining și multe altele.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.