Sariți la conținutul principal
AcasăTheory

Curs

Înțelegerea științei datelor

De bazăNivel de competențe
Actualizat 05.2026
Introducere în data science fără programare.
Începe cursul gratuit
TheoryData Literacy
2 h
15 videoclipuri
47 Exerciții
2,800 XP
850K+
Certificat de realizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau

Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Ce este știința datelor, de ce este atât de populară și de ce Harvard Business Review a numit-o „cel mai sexy job al secolului XXI"? În acest curs non-tehnic, vei fi introdus în tot ceea ce ai vrut vreodată să știi despre acest domeniu în plină expansiune, fără să fie nevoie să scrii nicio linie de cod. Prin exerciții practice, vei afla despre diferitele roluri ale unui om de știință al datelor, despre subiecte fundamentale precum testarea A/B, analiza seriilor de timp și învățarea automată, și despre modul în care specialiștii în date extrag cunoștințe și perspective din date reale. Așadar, nu te lăsa intimidat de jargon. Începe să înveți, dobândește competențe într-un domeniu extrem de căutat și descoperă de ce știința datelor este pentru toată lumea!Videourile conțin transcrieri live, pe care le poți accesa apăsând „Afișează transcrierea" în colțul din stânga jos al fiecărui video.Glosarul cursului se află în dreapta, în secțiunea de resurse.Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea apăsând pe notificarea de credite CPE din dreapta.

Cerințe prealabile

Nu există condiții prealabile pentru acest curs
1

Introduction to Data Science

We'll start the course by defining what data science is. We'll cover the data science workflow and how data science is applied to real-world problems. We'll finish the chapter by learning about different roles within the data science field.
Începe capitolul
2

Data Collection and Storage

Now that we understand the data science workflow, we'll dive deeper into the first step: data collection and storage. We'll learn about the different data sources you can draw from, what that data looks like, how to store the data once it's collected, and how a data pipeline can automate the process.
Începe capitolul
3

Preparation, Exploration, and Visualization

Data preparation is fundamental: data scientists spend 80% of their time cleaning and manipulating data, and only 20% of their time actually analyzing it. This chapter will show you how to diagnose problems in your data, deal with missing values and outliers. You will then learn about visualization, another essential tool to both explore your data and convey your findings.
Începe capitolul
4

Experimentation and Prediction

In this final chapter, we'll discuss experimentation and prediction! Beginning with experiments, we'll cover A/B testing, and move on to time series forecasting where we'll learn about predicting future events. Finally, we'll end with machine learning, looking at supervised learning, and clustering.
Începe capitolul
Înțelegerea științei datelor
Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Înțelegerea științei datelor astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau

Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.