Logo
Zostań autorem

Koszyk jest pusty

0

Kategorie

  • Chcesz się dzielić wiedzą?

Zaloguj się

Nie pamiętasz hasła? Kliknij tutaj

Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z - 2020

(NOWOŚĆ) Wejdź w świat data science i otwórz sobie drogę do zawodu przyszłości!

Autor: Paweł Krakowiak

Aktualizacja: 01/09/2020

00:00
00:00
x

Darmowe lekcje

down
Trailer
Google Colab + Dysk Google + GitHub
09:34
Dash: Notowania giełdowe - aplikacja
04:42
scikit-learn: cheat-sheet
03:36
Trailer
Google Colab + Dysk Google + GitHub
Dash: Notowania giełdowe - aplikacja
scikit-learn: cheat-sheet
49.00 zł
calendargwarancja zwrotu pieniędzy
updateregularne aktualizacje
helpwsparcie autora
questionZadaj pytanie autorowi

Czego się nauczysz?

  • Pracy z narzędziem Google Colab
  • Biblioteki do obliczeń numerycznych NumPy
  • Podstaw algebry liniowej w języku Python
  • Analizy danych w bibliotece Pandas
  • Wizualizacji danych w bibliotekach: matplotlib, seaborn, plotly
  • Budowania interaktywnych dashboardów - dash, plotly
  • Podstaw prawdopodobieństwa i statystyki
  • Podstaw uczenia maszynowego z biblioteką scikit-learn

Wymagania

podstawowa znajomość języka Python (najlepiej ukończony kurs Programowanie w języku Python)

Opis kursu

Data Scientist - zawód przyszłości!

Dynamiczny rozwój technologii, a także nieustannie zwiększająca się ilość danych, które są generowane powoduje, że w skali globalnej drastycznie wzrasta zapotrzebowanie na osoby zajmujące się data science. Jest to już trend globalny od którego żaden wysoko rozwinięty kraj nie może przejść obojętnie.

Przez ostatni rok sporo firm działających na terenie Polski zaczęło budować zespoły data science. Pojawiło się także bardzo dużo ofert pracy związanych z przeróżnymi branżami, np. finanse, ubezpieczenia, telco, sprzedaż, marketing internetowy czy nawet gaming, To tylko początkowy sygnał trendu, który jak przewiduje wiele źródeł nie pojawił się tylko na chwilę.

Kim jest data scientist?

Jest to osoba, która łączy w sobie rolę programisty (tutaj preferowanym językiem jest Python) oraz analityka danych poruszająca się zwinnie w obszarze statystyki oraz uczenia maszynowego. Poza cechami technicznymi cenne są także umiejętności miękkie, takie jak umiejętność prezentacji, ciekawość, umiejętność wyjaśniania skomplikowanych zagadnień w prosty sposób czy myślenie krytyczne.

Jeśli zastanawiasz się nad karierą w data science właściwy moment jest właśnie teraz!

Spis treści

  • Czas trwania: 12:00:16
  • Pytania w testach: 16
  • Slajdy: 42
Narzędzia i konfiguracja środowiska
6 wykładydown
Wprowadzenie: NumPy
17 wykładydown
Analiza Danych: Pandas
29 wykładydown
Wizualizacje Danych: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
21 wykładydown
Interaktywne Dashboardy: Dash + Plotly
11 wykładydown
Podstawy Prawdopodobieństwa i Statystyki: SciPy
4 wykładydown
Uczenie Maszynowe: scikit-learn
27 wykładydown
Uczenie Głębokie: Tensorflow + Keras
11 wykładydown
Computer Vision: OpenCV
4 wykładydown

O autorze

avatar
Paweł KrakowiakData Scientist / Securities Broker
Kursy: 19
O mnie
Data Scientist, Securities Broker Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych. Absolwent podyplomowych studiów ...Czytaj więcej
Zobacz profil autora
49.00 zł