Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
Leer hoe je je data effectief overbrengt met een overzicht van veelgebruikte grafieken, alternatieve visualisatietypen en perceptiegedreven stijlverbeteringen.
Datavisualisatie
Cursus
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Deze cursus geeft je een inleiding tot clustering en dimensiereductie in R vanuit het perspectief van machine learning.
Machine learning
Cursus
In deze cursus leer je toekomstige gebeurtenissen voorspellen met lineaire regressie, gegeneraliseerde additieve modellen, random forests en xgboost.
Machine learning
Cursus
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Word een expert in het bewerken van tijdreeksgegevens in R, zoals importeren, samenvatten en subsets maken, met behulp van zoo, lubridate en xts.
Datamanipulatie
Cursus
Gebruik RNA-Seq differentiële expressieanalyse om genen te vinden die waarschijnlijk belangrijk zijn voor verschillende ziekten of aandoeningen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer de basis van het ontleden, bewerken en berekenen met datums en tijden in R.
Softwareontwikkeling
Cursus
Ontdek verborgen dingen, zoals persoonlijkheid, met behulp van verkennende en bevestigende factoranalyses.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je een enquête opzet met veelgebruikte ontwerpen, en daarna de resultaten bekijken en analyseren.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Maak het makkelijk om ontbrekende gegevens te bekijken, te verkennen en in te vullen met naniar, een handige manier om met ontbrekende gegevens om te gaan.
Datavoorbereiding
Cursus
Ontdek verschillende typen in datamodellering, inclusief voor voorspelling, en leer lineaire regressie en modelbeoordelingsmaten uitvoeren in de Tidyverse.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Softwareontwikkeling
Cursus
Analyseer tekstgegevens in R met behulp van het tidy-framework.
Datamanipulatie
Cursus
Word een expert in het toepassen van ARIMA-modellen (autoregressive integrated moving average) op tijdreeksgegevens met behulp van R.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je met R makkelijk gegevens van elke website kunt verzamelen en downloaden.
Datavoorbereiding
Cursus
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Kansrekening en statistiek
Cursus
Deze cursus laat je kennismaken met de grote ideeën achter machine learning, zoals hoe je voorspellende modellen kunt maken en beoordelen.
Machine learning
Cursus
De cursus Generalized Linear Model breidt je regressietoolbox uit met logistische en Poisson-regressie.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Houd je code overzichtelijk met objectgeoriënteerd programmeren met de S3- en R6-systemen.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer hoe datums werken in R en ontdek de wereld van if-statements, loops en functies aan de hand van financiële voorbeelden.
Applied Finance
Cursus
Gebruik je vaardigheden in het bewerken en visualiseren van gegevens om de stemgeschiedenis van de Algemene Vergadering van de Verenigde Naties te bekijken.
Exploratieve data-analyse
Cursus
Leer hoe je boomgebaseerde modellen en ensembles kunt gebruiken om classificatie- en regressievoorspellingen te doen met tidymodels.
Machine learning
Cursus
Maak je klaar om te categoriseren! In deze cursus werk je met niet-numerieke data, zoals functietitels of enquêteantwoorden, met het Tidyverse-landschap.
Datamanipulatie
Cursus
Leer hoe je financiële gegevens kunt bekijken vanuit lokale bestanden en ook van internetbronnen.
Applied Finance
Cursus
Leer netwerkgegevens analyseren en visualiseren met het igraph-pakket en maak interactieve netwerkgrafieken met threejs.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer interactieve dashboards maken met R met het krachtige shinydashboard-pakket. Maak dynamische en boeiende visualisaties voor je publiek.
Rapportage
Cursus
Leer hoe je tijdreeksen kunt visualiseren in R en oefen vervolgens met een casestudy over het selecteren van aandelen.
Datavisualisatie
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.