Autor:15.11.2024
Najlepsze kursy Data Science (z certyfikatami)
W tym artykule znajdziesz listę interaktywnych kursów Codenga, dzięki którym łatwo opanujesz podstawy Data Science. Wszystkie kursy zawierają przystępną teorią oraz praktyczne ćwiczenia. Kursy dostępne są bez żadnych ograniczeń czasowych - możesz je zaliczać w dowolnym momencie, na dowolnym urządzeniu.
Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak przekształcać surowe dane w wartościowe informacje oraz jak algorytmy mogą przewidywać przyszłe trendy i zachowania, ten kurs jest dla Ciebie!
Poznaj znaczenie Data Science
Z kursem poznasz rolę danych w dzisiejszym świecie. Dowiesz się, jak organizacje wykorzystują dane do podejmowania decyzji, optymalizacji procesów i tworzenia innowacyjnych usług.
Poznaj dostępne ścieżki rozwoju
Kurs pomoże Ci zrozumieć, jakie umiejętności są niezbędne, aby rozwijać się w Data Science. Poznasz ścieżki kariery takie jak Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist oraz dowiesz się, jaka wiedza jest potrzebna na każdym z tych stanowisk.
Opanuj techniki pracy z danymi
Kurs nauczy Cię kluczowych technik pracy z danymi, takich jak zbieranie, czyszczenie i analizowanie danych. Poznasz również eksploracyjną analizę danych i podstawowe techniki wizualizacji.
Szybkie postępy dzięki ćwiczeniom i przystępnej teorii
Kurs jest stworzony z myślą o osobach początkujących, bez wcześniejszej wiedzy o Data Science. Prosta teoria i liczne ćwiczenia pozwolą Ci szybko przyswoić nowe zagadnienia i utrwalić zdobytą wiedzę.
Jeśli interesuje cię kariera w Data Science i chcesz poznać nowoczesne narzędzie do analizowania oraz wizualizowania danych, ten kurs jest dla ciebie! Język R jest prosty, a jednocześnie potężny, idealny do pracy z danymi, nawet jeśli nie masz doświadczenia w programowaniu.
Przetwarzanie danych dla początkujących
Kurs wprowadza cię krok po kroku w najważniejsze techniki pracy z danymi w języku R. Zrozumiesz teorię i zdobędziesz praktyczne umiejętności, które pozwolą ci efektywnie pracować z danymi. Kurs obejmuje m.in. składnię R, kluczowe struktury danych, oraz metody tworzenia wykresów i obliczeń statystycznych.
Gdzie możesz wykorzystać wiedzę z kursu?
Język R jest szeroko stosowany w Data Science, statystyce, bioinformatyce, Business Intelligence i wielu innych dziedzinach. Jest cennym narzędziem w wielu branżach.
Jaka wiedza jest potrzebna aby zacząć pracę w Data Science?
Praca w tym zawodzie obejmuje analizowanie danych, przetwarzanie danych oraz wyciąganie na ich podstawie wartościowych wniosków. Potrzebne są więc szerokie kompetencje z różnych dziedzin.
Data Scientist (Danolog albo Specjalista ds. Danych) musi znać podstawy statystyki. Musi umieć zastosować takie koncepcje jak mediana, wariancja, rozkład itp. Przydatna może być także znajomość podstaw algebry liniowej.
Kolejna kompetencja to podstawy programowania: zazwyczaj używa się języka Python albo R. Te dwie technologie są bardzo rozpowszechnione w Data Science. Warto też opanować podstawy popularnych bibliotek oraz narzędzi do przetwarzania danych np. NumPy.
W Data Science wszystko kręci się wokół danych. Kluczowa jest znajomość popularnych narzędzia do przechowywania oraz organizowania danych. Bardzo popularnym rozwiązaniem są tutaj bazy danych SQL.
Kolejny krokiem może być opanowanie narzędzi do wizualizacji danych np. Power BI, Tableau, lub Excel. Jeśli chcesz wejść na wyższy poziom, to możesz zacząć naukę podstaw uczenia maszynowego. Nie możesz zapominać o tzw. umiejętnościach miękkich. Data Scientist to osoba, która musi efektywnie współpracować z zespołem. Dlatego bardzo ważna jest właściwa komunikacja i umiejętność prezentowania swojej pracy w przejrzysty sposób.
