Ga naar hoofdinhoud

Cursussen over data, AI en de cloud

Leer de belangrijkste vaardigheden

Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.

  • Leer op je eigen tempo
  • Doe praktijkervaring op
  • Korte, behapbare hoofdstukken

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.
776 Cursussen

Cursus

Monte Carlo-simulaties in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 174 reviews

Leer je eigen Monte Carlo-simulaties ontwerpen en uitvoeren met Python!

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Casestudy: Software bouwen in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 312 reviews

Maak echte apps met Python – oefen met OOP en software engineering om nette en makkelijk te onderhouden code te schrijven.

Softwareontwikkeling

3 uur

Cursus

Casestudy: Supply Chain Analytics in Power BI

  • BasisVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 196 reviews

Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.

Datavisualisatie

4 uur

Cursus

Unsupervised learning in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 109 reviews

Deze cursus geeft je een inleiding tot clustering en dimensiereductie in R vanuit het perspectief van machine learning.

Machine learning

4 uur

Cursus

Casestudy: Sales Analytics met Databricks Genie

  • BasisVaardigheidsniveau
  • 4.9+
  • 34 reviews

Bouw een Databricks Genie-ruimte van begin tot eind: beschrijvingen, synoniemen, instructies, tabelrelaties, voorbeeldqueries, monitoring en benchmarks.

Data-engineering

2 uur

Cursus

Introductie tot MongoDB in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 390 reviews

Leer hoe je flexibel gestructureerde data kunt bewerken en analyseren met MongoDB.

Data-engineering

3 uur

Cursus

Financiële analyse in Google Sheets

  • BasisVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 139 reviews

Leer hoe je een grafisch dashboard kunt maken met Google Sheets om de prestaties van financiële effecten bij te houden.

Applied Finance

4 uur

Cursus

Supervised Learning in R: Regressie

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.6+
  • 107 reviews

In deze cursus leer je toekomstige gebeurtenissen voorspellen met lineaire regressie, gegeneraliseerde additieve modellen, random forests en xgboost.

Machine learning

4 uur

Cursus

Baseball-gegevens visualiseren in Power BI

  • BasisVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 215 reviews

Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.

Datavisualisatie

1 uur

Cursus

Geospatiale data visualiseren in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 365 reviews

Maak snel aantrekkelijke visualisaties van georuimtelijke data in Python met geopandas en folium-kaarten.

Datavisualisatie

4 uur

Cursus

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 328 reviews

Leer hoe je GenAI-modellen echt menselijke waarden kunt laten weerspiegelen en doe tegelijkertijd praktische ervaring op met geavanceerde LLMs.

Kunstmatige intelligentie

4 uur

Cursus

Introduction to Julia

  • BasisVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 137 reviews

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Tijdreeksanalyse in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 91 reviews

Leer de belangrijkste technieken die je nodig hebt om zinvolle inzichten uit tijdreeksgegevens te halen.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

RNA-Seq met Bioconductor in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 151 reviews

Gebruik RNA-Seq differentiële expressieanalyse om genen te vinden die waarschijnlijk belangrijk zijn voor verschillende ziekten of aandoeningen.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Anomaly Detection in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 183 reviews

Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Generative AI Essentials with Snowflake

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.6+
  • 21 reviews

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Kunstmatige intelligentie

3 uur

Cursus

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.6+
  • 97 reviews

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

Data importeren en opschonen

3 uur

Cursus

Experimenteel ontwerp in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 365 reviews

In deze cursus leer je over basisprincipes van experimenteel ontwerp, een belangrijk onderdeel van elke data-analyse.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Clusteranalyse in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 77 reviews

Leer snel hoe hiërarchische en k-means clustering werken en pas ze toe om inzichten uit je data te halen.

Machine learning

4 uur

FAQs

Wat is datawetenschap?

Datawetenschap is een vakgebied dat zich bezighoudt met het onttrekken van informatie uit data. Met behulp van programmeervaardigheden, wetenschappelijke methoden, algoritmen en nog veel meer analyseren datawetenschappers data om vorm te geven aan bruikbare inzichten.

Hoe kan ik datawetenschap leren?

Je moet een programmeertaal zoals Python of R leren en de basis van wiskunde en statistiek onder de knie krijgen. Kennis van data-analysemethoden en datawetenschapstools is ook essentieel. Er zijn veel manieren om datawetenschap te leren. Naast formele opleidingen, zoals een diploma of een universitaire studie, zijn er genoeg andere bronnen om je te helpen in je eigen tempo te leren. Naast online cursussen en tutorials zijn er boeken, video's en nog veel meer.

Welke vaardigheden heb je nodig voor datawetenschap?

Naast kennis van wiskunde en statistiek moeten datawetenschappers kunnen programmeren in talen als Python, R en SQL. Daarnaast moet je kunnen werken met grote datasets en kennis hebben van datavisualisatie, data wrangling en databasebeheer. Vaardigheden op het gebied van machine learning en deep learning kunnen ook goed van pas komen.

Waarvoor kan ik datawetenschap gebruiken?

In een professionele setting kan datawetenschap in bijna elke branche worden toegepast. Zorgorganisaties gebruiken het om ziektes op te sporen en te genezen, terwijl financiële bedrijven het inzetten om fraude te ontdekken en te voorkomen. In veel verschillende branches wordt datawetenschap ook ingezet voor marketing. Denk hierbij aan het bouwen van aanbevelingssystemen en het analyseren van klantverloop.

Is datawetenschap een goede carrièrekeuze?

Ja, datawetenschap is een van de snelst groeiende sectoren in de VS en de rest van de wereld. Het is ook een van de best betaalde banen die er zijn. Volgens gegevens van Payscale verdienen ervaren datawetenschappers gemiddeld $ 97.609 en geven ze een tevredenheidsscore van vier op de vijf sterren in de VS.

Is het moeilijk om datawetenschapper te worden?

Er zijn een paar dingen om rekening mee te houden. Ten eerste kan het best lastig zijn om toegelaten te worden tot een opleiding datawetenschap, omdat je vaak hoge cijfers moet halen. Ook moet je voor veel van de vaardigheden die je nodig hebt voor datawetenschap flink studeren en geduld hebben. Het kan maanden duren voordat je de volledige basis onder de knie hebt, en daarnaast heb je ook veel praktijkervaring nodig om een startersfunctie te bemachtigen.

Moet je kunnen programmeren voor datawetenschap?

Ja, je hebt wat programmeerervaring nodig in talen zoals Python, R, SQL, Java en C/C++. Maar omdat Python een vrij eenvoudige syntaxis heeft, is deze programmeertaal vaak de favoriet van beginners.

Hoe lang duurt het om datawetenschapper te worden?

Als je nog nooit hebt geprogrammeerd of niet zo goed bent in wiskunde, moet je zo'n 7 tot 12 maanden intensief studeren om een beginnende datawetenschapper te worden. Maar onthoud dat alleen de theorie leren je nog niet echt een datawetenschapper maakt.

Welke onderwerpen kan ik binnen de datawetenschap bestuderen?

Als je de basis van datawetenschap onder de knie hebt, kun je je specialiseren in allerlei gebieden, zoals machine learning, kunstmatige intelligentie, big data-analyse, bedrijfsanalyse en -informatie, datamining en nog veel meer.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp for Mobile

Boek onderweg vooruitgang met onze mobiele cursussen en dagelijkse coding-uitdagingen van 5 minuten.

Download on the App StoreGet it on Google Play