Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
Leer de belangrijkste functies van spaCy en train modellen voor natuurlijke taalverwerking. Haal info uit ongestructureerde data en zoek overeenkomsten.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je deep learning-modellen kunt maken met Keras.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Leer manieren om nuttige info uit tekst te halen en deze om te zetten naar een formaat dat geschikt is voor machine learning.
Machine learning
Cursus
Maak moeiteloos prachtige, informatieve visualisaties met de geavanceerde visualisatietools van Seaborn.
Datavisualisatie
Cursus
Leer technieken voor het automatisch afstemmen van hyperparameters in Python, zoals Grid, Random en Informed Search.
Machine learning
Cursus
Bereid je voor op je volgende codeerinterviews in Python.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer met Python en NumPy de meest fundamentele financiële concepten.
Applied Finance
Cursus
Leer hoe je slimme agents kunt maken die nadenken, handelen en echte taken oplossen met Python.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Leer echte optimalisatieproblemen oplossen met SciPy en PuLP van Python, van de basis tot beperkte en complexe optimalisatie.
Softwareontwikkeling
Cursus
Gebruik de kracht van Python en PuLP om je toeleveringsketens te verbeteren.
Exploratieve data-analyse
Cursus
Combineer tekst, afbeeldingen, audio en video met de nieuwste AI-modellen van Hugging Face en maak nieuwe afbeeldingen en videos!
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Leer hoe je flexibel gestructureerde data kunt bewerken en analyseren met MongoDB.
Data-engineering
Cursus
Zijn klanten enthousiast over je producten of laat je service te wensen over? Leer hoe je een volledige sentimentanalyse kunt uitvoeren.
Machine learning
Cursus
Leer de basis van neurale netwerken en hoe je deep learning-modellen kunt bouwen met TensorFlow.
Machine learning
Cursus
Ontdek alle voordelen van Bayesiaanse data-analyse en pas het toe op allerlei echte situaties!
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer meer over ARIMA-modellen in Python en word een expert in tijdreeksanalyse.
Machine learning
Cursus
Zorg voor topkwaliteit van je data in datawetenschap en data-engineering met de Great Expectations-bibliotheek van Python.
Data-engineering
Cursus
Verbeter de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van RAG-systemen met Graph RAG en hybrid RAG.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Begrijp de basis van het verkennen, bewerken en meten van biomedische beeldgegevens.
Datamanipulatie
Cursus
Deze cursus behandelt alles wat je moet weten om een eenvoudig monitoringsysteem voor machine learning te bouwen in Python.
Machine learning
Cursus
Leer je eigen Monte Carlo-simulaties ontwerpen en uitvoeren met Python!
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je boeiende en aantrekkelijke visualisaties kunt maken die helpen om resultaten efficiënt en effectief over te brengen.
Datavisualisatie
Cursus
Deze cursus leert je hoe je netwerken kunt analyseren, visualiseren en begrijpen met behulp van de NetworkX-bibliotheek.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je wedstrijden op Kaggle kunt aanpakken en winnen.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je ontbrekende gegevens in Python kunt vinden, analyseren, verwijderen en invullen.
Datamanipulatie
Cursus
Leer financiële overzichten analyseren met Python. Bereken ratios, kijk hoe het met de financiën staat, ga om met ontbrekende waarden en laat je analyse zien.
Applied Finance
Cursus
Leer de twee belangrijkste dingen bij statistische inferentie: parameterraming en hypothesetests.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer hoe je interactieve dashboards vol inzichten bouwt met Dash en Plotly.
Datavisualisatie
Cursus
Leer hoe je fraude kunt opsporen met Python.
Machine learning
Cursus
Deze cursus is voor R-gebruikers die snel Python onder de knie willen krijgen!
Softwareontwikkeling
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.