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.
84 Cursussen

Cursus

ARIMA-modellen in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 460 reviews

Leer meer over ARIMA-modellen in Python en word een expert in tijdreeksanalyse.

Machine learning

4 uur

Cursus

AI-agents met Hugging Face smolagents

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 291 reviews

Leer hoe je slimme agents kunt maken die nadenken, handelen en echte taken oplossen met Python.

Kunstmatige intelligentie

3 uur

Cursus

Graph RAG met LangChain en Neo4j

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 134 reviews

Verbeter de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van RAG-systemen met Graph RAG en hybrid RAG.

Kunstmatige intelligentie

3 uur

Cursus

Monitoring Machine Learning in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 430 reviews

Deze cursus behandelt alles wat je moet weten om een eenvoudig monitoringsysteem voor machine learning te bouwen in Python.

Machine learning

3 uur

Cursus

Databricks met de Python SDK

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 106 reviews

Databricks beheersen met Python: leer authenticeren, clusters beheren, jobs automatiseren en AI-modellen programmatisch opvragen.

Kunstmatige intelligentie

3 uur

Cursus

Deep Reinforcement Learning in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 305 reviews

Leer en gebruik krachtige Deep Reinforcement Learning-algoritmen, inclusief verfijnings- en optimalisatietechnieken.

Kunstmatige intelligentie

4 uur

Cursus

Casestudy: Software bouwen in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 319 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

Ensemblemethoden in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 444 reviews

Leer hoe je geavanceerde en effectieve machine learning-modellen kunt bouwen in Python met behulp van ensemble-technieken zoals bagging, boosting en stacking.

Machine learning

4 uur

Cursus

Feature Engineering met PySpark

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 324 reviews

Leer de fijne kneepjes die data scientists 70-80% van hun tijd besteden aan: data wrangling en feature engineering.

Datamanipulatie

4 uur

Cursus

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 333 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

Casestudy: Gegevensanalyse in Databricks

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.6+
  • 106 reviews

Leer Airbnb-data analyseren met SQL in Databricks, dashboards maken en bruikbare inzichten verkrijgen.

Data importeren en opschonen

3 uur

Cursus

Basis van inferentie in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 255 reviews

Doe praktische ervaring op met het trekken van goede conclusies op basis van data in deze vier uur durende cursus over statistische inferentie in Python.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Geavanceerde kansrekening: Onzekerheid in data

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 187 reviews

Neem vol vertrouwen datagedreven bedrijfsbeslissingen met intuïtie voor geavanceerde kansrekening, risicobeoordeling en simulatietechnieken.

Kansrekening en statistiek

2 uur

Cursus

Beeldmodellering met Keras

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 94 reviews

Leer hoe je beeldanalyse kunt doen met Keras en Python door convolutionele neurale netwerken te bouwen, te trainen en te evalueren.

Kunstmatige intelligentie

4 uur

Cursus

Inferentie voor numerieke data in R

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 122 reviews

In deze cursus leer je manieren om statistische conclusies te trekken uit cijfermatige gegevens.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Generalized Linear Models in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 152 reviews

Breid je regressietoolbox uit met de logistieke en Poisson-modellen en leer hoe je ze kunt trainen, begrijpen en valideren, en hoe je voorspellingen kunt doen.

Kansrekening en statistiek

5 uur

Cursus

Gemiddelde netwerkanalyse in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 95 reviews

Analyseer tijdreeksgrafieken, gebruik bipartiete grafieken en ontwikkel de vaardigheden om geavanceerde problemen in netwerkanalyse aan te pakken.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Discrete Event Simulation in Python

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 84 reviews

Ontdek hoe je met discrete-event simulatie je bedrijfsprocessen kunt verbeteren. Leer hoe je digitale tweelingen kunt maken met het SimPy-pakket van Python.

Kansrekening en statistiek

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