Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
Ontdek verschillende typen in datamodellering, inclusief voor voorspelling, en leer lineaire regressie en modelbeoordelingsmaten uitvoeren in de Tidyverse.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Shiny is een R-pakket waarmee je makkelijk interactieve webapps kunt maken in R, zodat je team je data kan bekijken als dashboards of visualisaties.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer hoe je de belangrijkste Bioconductor-pakketten voor bio-informatica kunt gebruiken met datasets van virussen, schimmels, mensen en planten!
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer inferentie uitvoeren met lineaire modellen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
In deze cursus leer je over basisprincipes van experimenteel ontwerp, een belangrijk onderdeel van elke data-analyse.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer de toekomst voorspellen met tijdreeksprognoses in R, met ARIMA-modellen en exponentiële smoothingmethoden.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je boomgebaseerde modellen en ensembles kunt gebruiken om classificatie- en regressievoorspellingen te doen met tidymodels.
Machine learning
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
Houd je code overzichtelijk met objectgeoriënteerd programmeren met de S3- en R6-systemen.
Softwareontwikkeling
Cursus
Begrijp cashflowwaardering, analyseer sterftecijfers en ontwikkel levensverzekeringsproducten in R.
Applied Finance
Cursus
Leer de belangrijkste technieken die je nodig hebt om zinvolle inzichten uit tijdreeksgegevens te halen.
Kansrekening en statistiek
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
Deze cursus geeft je een inleiding tot clustering en dimensiereductie in R vanuit het perspectief van machine learning.
Machine learning
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
Word een expert in het toepassen van ARIMA-modellen (autoregressive integrated moving average) op tijdreeksgegevens met behulp van R.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Analyseer tekstgegevens in R met behulp van het tidy-framework.
Datamanipulatie
Cursus
De cursus Generalized Linear Model breidt je regressietoolbox uit met logistische en Poisson-regressie.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer snel hoe hiërarchische en k-means clustering werken en pas ze toe om inzichten uit je data te halen.
Machine learning
Cursus
Leer interactieve dashboards maken met R met het krachtige shinydashboard-pakket. Maak dynamische en boeiende visualisaties voor je publiek.
Rapportage
Cursus
In deze cursus leer je hiërarchische modellen met willekeurige effecten aan te passen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Softwareontwikkeling
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 een enquête opzet met veelgebruikte ontwerpen, en daarna de resultaten bekijken en analyseren.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Ontdek wat Bayesian data-analyse is, hoe het werkt en waarom het onmisbaar is in je data science-toolbox.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Maak eenvoudig interactieve webkaarten met leaflet.
Datavisualisatie
Cursus
Leer de belangrijkste dingen over het bewerken van data, zoals filteren, selecteren en groepsstatistieken maken met data.table.
Datamanipulatie
Cursus
Leer de basis van A/B-testen in R, zoals hoe je experimenten opzet, gegevens analyseert, resultaten voorspelt en uitkomsten laat zien met visualisaties.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer ruimtelijke gegevens lezen, verkennen en bewerken, en gebruik je vaardigheden om informatieve kaarten te maken met R.
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.
Boek onderweg vooruitgang met onze mobiele cursussen en dagelijkse coding-uitdagingen van 5 minuten.