Cursus
Analyzing Social Media Data in Python
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 32 reviews
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Datamanipulatie
Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Datamanipulatie
Cursus
Leer de belangrijkste dingen over het bewerken van data, zoals filteren, selecteren en groepsstatistieken maken met data.table.
Datamanipulatie
Cursus
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Datamanipulatie
Cursus
Ontdek associatieregels in marktmandanalyse met R door retailgegevens te analyseren en filmaanbevelingen te maken.
Datamanipulatie
Cursus
Check de dataset van het Stanford Open Policing Project en kijk met pandas hoe gender invloed heeft op hoe de politie zich gedraagt.
Datamanipulatie
Cursus
Leer hoe je op een effectieve en efficiënte manier datasets in tabelvorm kunt samenvoegen met behulp van de Python Pandas-bibliotheek.
Datamanipulatie
Cursus
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Datamanipulatie
Cursus
Leer hoe je voorwaardelijke opmaak kunt gebruiken voor je gegevens met de standaardopties en door zelf formules te maken.
Datamanipulatie
Cursus
In deze cursus leer je hoe je datasets kunt combineren en samenvoegen met data.table.
Datamanipulatie
Cursus
Haal Twitter-gegevens op en laat ze zien, doe sentiment- en netwerkanalyses en breng de locatie van je tweets in kaart.
Datamanipulatie
Cursus
Leer hoe je geavanceerde dplyr-transformaties kunt uitvoeren en dplyr- en ggplot2-code in functies kunt gebruiken.
Datamanipulatie
Cursus
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Datamanipulatie
Cursus
Leer de basisvaardigheden van datamanipulatie in Julia. Ontdek hoe je DataFrames kunt bekijken, veranderen, groeperen en visualiseren met echte datasets.
Datamanipulatie
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.