When you enroll through our links, we may earn a small commission—at no extra cost to you. This helps keep our platform free and inspires us to add more value.

Udemy logo

250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python

Odkryj potęgę analizy danych w języku Python: 250+ praktycznych zadań, które przyspieszą Twoją karierę w Data Science!

     0 |
  • Reviews ( 0 )
₹799

This Course Includes

  • iconudemy
  • icon0 (0 reviews )
  • icon7 total hours
  • iconpolish
  • iconOnline - Self Paced
  • iconcourse
  • iconUdemy

About 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python

Kurs "250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python" to intensywny program szkoleniowy, który koncentruje się na praktycznym aspekcie nauki o danych w Pythonie. Ten kurs jest przeznaczony dla osób na wszystkich poziomach zaawansowania, które pragną umocnić swoje umiejętności w dziedzinie nauki o danych poprzez praktyczne ćwiczenia.

Główną siłą tego kursu jest zbiór ponad 250 ćwiczeń, które obejmują szerokie spektrum zagadnień, począwszy od przetwarzania i czyszczenia danych, poprzez analizę statystyczną i eksploracyjną, aż po budowanie i ocenianie modeli uczenia maszynowego. Te ćwiczenia zostały zaprojektowane tak, aby zapewnić Ci możliwość bezpośredniego zastosowania i utrwalenia zdobytej wiedzy.

Każde ćwiczenie zawiera szczegółowe rozwiązanie, które pozwala uczestnikom na porównanie swoich odpowiedzi z zalecanym podejściem, zrozumienie potencjalnych błędów i nauczenie się optymalnych technik.

Kurs "250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python" to doskonały wybór dla tych, którzy chcą doskonalić swoje umiejętności w naukach o danych przez praktyczne zastosowanie. Bez względu na to, czy jesteś początkujący, czy doświadczony analityk danych, ten kurs pomoże Ci udoskonalić swoje umiejętności w Pythonie i w naukach o danych.

Data Scientist: Odkrywaj wiedzę w gąszczu danych!

Data Scientist to profesjonalista zajmujący się eksploracją, analizą i interpretacją dużych zbiorów danych w celu wyciągania cennych informacji i podejmowania decyzji biznesowych (data-driven decisions). Jest to osoba posiadająca zarówno umiejętności analityczne, jak i techniczne, która potrafi wykorzystać różne techniki statystyczne, uczenie maszynowe i narzędzia programistyczne do rozwiązywania problemów biznesowych.

Data Scientist ma za zadanie zbierać, czyszczyć, przekształcać i analizować dane, aby znaleźć ukryte wzorce, trendy i zależności. Korzysta z różnych technik i narzędzi statystycznych, takich jak analiza regresji, klasyfikacja, grupowanie, analiza przestrzenna, analiza czasowa i wiele innych, aby uzyskać nowe spostrzeżenia i wiedzę.

Data Scientist jest również odpowiedzialny za budowanie modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, które mogą przewidywać trendy, klasyfikować dane, wykrywać anomalie, personalizować rekomendacje i podejmować decyzje na podstawie danych. Tworzy i wdraża te modele, a następnie monitoruje ich wydajność i dokonuje iteracyjnych ulepszeń.

Ponadto, Data Scientist musi posiadać umiejętności komunikacyjne, aby móc przekazywać wyniki i wnioski z analizy danych w sposób zrozumiały dla interesariuszy biznesowych. Współpracuje zespołowo, aby identyfikować problemy, definiować cele analityczne i wdrażać rozwiązania oparte na danych.

Data Scientist znajduje zastosowanie w różnych branżach i dziedzinach, takich jak finanse, marketing, e-commerce, zdrowie, przemysł, technologia i wiele innych. Jego praca ma kluczowe znaczenie dla organizacji, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji opartych na faktach i przyczyniając się do osiągania sukcesów biznesowych.

W skrócie, Data Scientist to specjalista, który łączy umiejętności analityczne, techniczne i komunikacyjne, aby odkrywać wiedzę z danych i przekładać ją na wartość biznesową. Jest kluczową postacią w dziedzinie analizy danych i pomaga organizacjom w wykorzystywaniu potencjału swoich danych do podejmowania informowanych decyzji i osiągania sukcesów.

What You Will Learn?

  • rozwiązać ponad 250 ćwiczeń z data science w języku Python.
  • radzić sobie z rzeczywistymi problemami występującymi w programowaniu.
  • radzić sobie z rzeczywistymi problemami występującymi w data science.
  • pracować z bibliotekami numpy, pandas, seaborn, plotly, scikit-learn, opencv, tensorflow.
  • pracować z dokumentacją.
  • zagwarantowane wsparcie instruktora.