Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Cloud
Cursus
Wil je weten hoe de modellen achter producten als Google Translate werken?
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Cloud
Cursus
Leer hoe je geanimeerde afbeeldingen en gekoppelde weergaven helemaal in R kunt maken met plotly.
Datavisualisatie
Cursus
Leer hoe je de hyperparameters van je model kunt afstemmen om de beste voorspellingsresultaten te krijgen.
Machine learning
Cursus
Leer statistische tests om uitschieters te vinden en hoe je slimme algoritmes voor het scoren van afwijkingen kunt gebruiken.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer strategieën om kansberekeningen in R op te lossen door verschillende kansberekeningspuzzels te doen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Word een expert in het visualiseren van gegevens in Julia. Leer hoe je mooie grafieken kunt maken en begrijp wanneer en hoe je ze moet gebruiken.
Datavisualisatie
Cursus
Leer hoe je interactieve datavisualisaties kunt maken, inclusief het bouwen en koppelen van widgets met Bokeh!
Datavisualisatie
Cursus
Leer hoe je doorklikpercentages op advertenties voorspelt en basis machine-learningmodellen in Python implementeert om je advertenties beter te optimaliseren.
Machine learning
Cursus
Leer de basisvaardigheden van datamanipulatie in Julia. Ontdek hoe je DataFrames kunt bekijken, veranderen, groeperen en visualiseren met echte datasets.
Datamanipulatie
Cursus
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Cloud
Cursus
Leer labels van knooppunten in netwerken te voorspellen met behulp van netwerkleren en door beschrijvende kenmerken uit het netwerk te halen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer over mengmodellen: een handig en formeel statistisch kader voor probabilistische clustering en classificatie.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer simpele modellen maken van hoe de markt reageert om je marketingplannen nog beter te maken.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je klantkeuzegegevens kunt analyseren en modelleren in R.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Learn how to use Claude to analyze your data and extract accurate, actionable insights.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
Kunstmatige intelligentie
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.