Data Science

Przetwarzaj ogromne zbiory danych, pisz wydajne zapytania i twórz skalowalne potoki uczenia maszynowego za pomocą języka Python i platformy Spark DataFrames.

Poznaj podstawy programowania Pythona i zastosuj analizę danych do zwrotów z akcji, ryzyka portfela i nowoczesnych modeli finansowych.

Opanuj Python do analizy danych finansowych, optymalizacji portfela i strategii backtestingowych z nowoczesnymi bibliotekami i czystymi praktykami kodowymi.

Opanuj podstawy rozproszonego przetwarzania danych i twórz potężne potoki analiz z PySpark, nawet bez wcześniejszego doświadczenia w dużych danych.

Twórz i oceniaj spersonalizowane silniki rekomendacji za pomocą wspólnego filtrowania, faktoryzacji macierzy i technik głębokiego uczenia się w Pythonie.

Przenieś swoje umiejętności Pythona i SQL do PySpark, aby czyścić, agregować i analizować ogromne zbiory danych za pomocą nowoczesnych przepływów pracy z dużymi danymi.

Zdobądź podstawowe umiejętności w zakresie analizy danych, wizualizacji i uczenia maszynowego za pomocą Pythona, SQL, Tableau i nowoczesnych narzędzi AI za pomocą praktycznych przewodników pisemnych.

Rozwijaj praktyczne umiejętności programowania Pythona, aby czyścić dane, automatyzować przepływy pracy i pracować z nowoczesnymi interfejsami API AI za pomocą uporządkowanych przewodników i ćwiczeń kodowania.

Twórz skalowalne potoki przetwarzania danych i opanuj architekturę Spark za pomocą Scala poprzez praktyczne lekcje tekstowe i nowoczesne przepływy pracy inżynierii danych.

Zbuduj silne podstawy w Pythonie i naucz się rozwiązywać rzeczywiste problemy naukowe i oparte na danych, wykorzystując nowoczesne praktyki programistyczne i praktyczne ćwiczenia pisemne.

Twórz aplikacje danych rozproszonych za pomocą DataFrames, Spark SQL i RDD, jednocześnie opanowując podstawy przetwarzania dużych danych za pomocą Scala.

Naucz się analizować rynki finansowe, budować zoptymalizowane portfele i projektować inteligentne algorytmiczne systemy handlowe przy użyciu nowoczesnego programowania Python i uczenia maszynowego.

Zastosuj swoje umiejętności Pythona, uporządkowania danych i uczenia maszynowego, aby rozwiązać realistyczne wyzwanie biznesowe w sektorze kosmicznym za pomocą uporządkowanych przewodników pisemnych.

Opanuj podstawy programowania Pythona wymagane do pracy z danymi numerycznymi i przygotuj się na zaawansowane biblioteki danych.

Dowiedz się, jak pobierać, analizować i manipulować złożonymi zagnieżdżonymi danymi z usług internetowych za pomocą Pythona, biblioteki żądań i nowoczesnych technik obsługi danych.

Dowiedz się, jak wyciągać dokładne wnioski z danych za pomocą technik losowych, stratyfikowanych i klastrowych w Pythonie, aby z pewnością oszacować wskaźniki populacji.

Mapowanie i analizowanie złożonych relacji przez zastosowanie zasad teorii grafów i sieci przy użyciu biblioteki Python NetworkX.

Naucz się przetwarzać ogromne zbiory danych, łącząc moc programowania funkcjonalnego Scala z rozproszonym silnikiem obliczeniowym Apache Spark.

Naucz się przetwarzać, zapytać i analizować ogromne zbiory danych za pomocą PySpark, przenosząc swoje umiejętności Pythona i SQL do rozproszonych środowisk big data.

Dowiedz się, jak pisać czysty, szybki i zasobooszczędny kod Pythona, profilując wykonanie, optymalizując struktury danych i wykorzystując operacje wektorowe.

Opanuj podstawy projektowania eksperymentalnego, analizy mocy i testowania hipotez w Pythonie, aby pewnie strukturyzować i analizować swoje badania biznesowe lub naukowe.

Zbuduj silne podstawy programowania Pythona, aby analizować złożone zbiory danych, pracować z nowoczesnymi bibliotekami danych i przygotowywać się do rozwoju sztucznej inteligencji.

Naucz się zapytać relacyjne bazy danych, zintegrować SQL z Pythonem i analizować zestawy danych jako aspirujący analityk danych lub naukowiec.

Naucz się przechowywać, zarządzać i analizować dane, łącząc bazy danych SQL ze skryptami Pythona, od pisania robotów internetowych po strukturyzowanie danych relacyjnych.