Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
Integreer AI/LLM-applicaties met APIs, databases en bestandssystemen eenvoudiger dan ooit met het Model Context Protocol (MCP).
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Word een expert in NumPy door te leren hoe je arrays kunt maken, sorteren, filteren en bijwerken met behulp van de boomtelling van NYC.
Datamanipulatie
Cursus
In deze cursus leer je hoe je boomgebaseerde modellen en ensembles gebruikt voor regressie en classificatie met scikit-learn.
Machine learning
Cursus
Leer hoe en wanneer je veelvoorkomende hypothesetests zoals t-toetsen, proportietoetsen en chi-kwadraattoetsen gebruikt in Python.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je je data kunt opschonen en klaarmaken voor machine learning!
Machine learning
Cursus
Voorspel huizenprijzen en de klikfrequentie van advertenties door regressieanalyses uit te voeren, te analyseren en te interpreteren met statsmodels in Python.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Ontdek hoe de Pinecone-vector database een revolutie teweegbrengt in de ontwikkeling van AI-toepassingen!
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Leer de basis van LangChain-agents kennen en maak je eigen chatagents.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Versterk en breid je kennis van Python-datatypes zoals lijsten, woordenboeken en tuples uit, en gebruik ze om Data Science-problemen op te lossen.
Softwareontwikkeling
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je met datums en tijden werkt in Python.
Softwareontwikkeling
Cursus
Word een expert in tekstanalyse met de belangrijkste NLP-technieken, van voorbewerking tot geavanceerde transformatiemodellen.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Maak krachtige multi-agent systemen door nieuwe agentische ontwerppatronen te gebruiken in het LangGraph-framework.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Maak stap voor stap een assistent voor klantenondersteuning met de Agent Development Kit (ADK) van Google.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Leer de basis van neurale netwerken en hoe je deep learning-modellen kunt bouwen met Keras 2.0 in Python.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Leer hoe je gegevens efficiënt kunt transformeren, opschonen en analyseren met Polars, een Python-bibliotheek voor snelle gegevensmanipulatie.
Datamanipulatie
Cursus
Beheers Python-testen: Leer methoden, maak checks en zorg voor foutloze code met pytest en unittest.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer meer over de wereld van data engineering in deze korte cursus, waarin tools en onderwerpen zoals ETL en cloud computing aan bod komen.
Data-engineering
Cursus
Leer hoe je informatie van het internet kunt ophalen en parseren met de Python-bibliotheek scrapy.
Datavoorbereiding
Cursus
Leer hoe je categorische data kunt manipuleren en visualiseren met pandas en seaborn.
Datamanipulatie
Cursus
Leer hoe je gegevens kunt halen uit veelgebruikte bestandsformaten en systemen, zoals CSV-bestanden, spreadsheets, JSON, SQL-databases en APIs.
Datavoorbereiding
Cursus
Duik erin en leer hoe je klassen maakt en gebruikmaakt van overerving en polymorfisme om code te hergebruiken en te optimaliseren.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer de basis van gradient boosting en bouw toffe machine learning-modellen met XGBoost om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je afbeeldingen kunt bewerken, veranderen en aanpassen zoals je wilt.
Machine learning
Cursus
Leer de belangrijkste vaardigheden met Scikit-learn, SHAP en LIME om transparante, betrouwbare en verantwoordelijke AI-systemen te testen en te bouwen.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Begin je reis in reinforcement learning! Ontdek hoe agents door interacties kunnen leren om problemen op te lossen.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
In deze cursus leer je de details van lineaire classifiers zoals logistische regressie en SVM.
Machine learning
Cursus
Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
Kansrekening en statistiek
Cursus
In deze cursus leer je de basis van het werken met tijdreeksgegevens.
Datamanipulatie
Cursus
Breid je Python-vaardigheden voor financiën uit door te leren hoe je datetime, if-statements, DataFrames en nog veel meer kunt gebruiken.
Applied Finance
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.