Cursus
Feature engineering in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 149 reviews
Leer de basisprincipes van feature engineering voor machine learning-modellen en hoe je die kunt toepassen met het R tidymodels-framework.
Machine learning
Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
Leer de basisprincipes van feature engineering voor machine learning-modellen en hoe je die kunt toepassen met het R tidymodels-framework.
Machine learning
Cursus
Leer de bag-of-words-techniek voor tekstmining met R.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je Bayesiaanse schattingsmethoden kunt gebruiken om betere conclusies te trekken over lineaire regressiemodellen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Deze cursus gaat over de basis van financieel handelen en hoe je quantstrat kunt gebruiken om handelsstrategieën op basis van signalen te maken.
Applied Finance
Cursus
Krijg een overzicht van alle vaardigheden en tools die je nodig hebt om goed te worden in natuurlijke taalverwerking in R.
Machine learning
Cursus
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Rapportage
Cursus
Leer technieken voor dimensiereductie in R en word een expert in het selecteren en extraheren van kenmerken voor je eigen data en modellen.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je klantkeuzegegevens kunt analyseren en modelleren in R.
Kansrekening en statistiek
Cursus
In deze cursus leer je hoe je datasets kunt combineren en samenvoegen met data.table.
Datamanipulatie
Cursus
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Applied Finance
Cursus
Leer hoe je de hyperparameters van je model kunt afstemmen om de beste voorspellingsresultaten te krijgen.
Machine learning
Cursus
Speel met tekstgegevens, analyseer ze en doe nog veel meer door regelmatige uitdrukkingen en stringafstanden in R onder de knie te krijgen.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer sentimentanalyse door positieve en negatieve taal en specifieke emotionele bedoelingen te herkennen en door boeiende visualisaties te maken.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je schaalbare code kunt schrijven voor het werken met big data in R met behulp van de pakketten bigmemory en iotools.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer defensief programmeren in R om je code sterker te maken.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer hoe je big data kunt visualiseren in R met behulp van ggplot2 en trelliscopejs.
Datavisualisatie
Cursus
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Exploratieve data-analyse
Cursus
In deze cursus leer je hoe je statische en interactieve dashboards kunt maken met flexdashboard en shiny.
Rapportage
Cursus
In deze cursus bereid je je voor op de meest voorkomende statistische onderwerpen, van verdelingen tot hypothesetests, regressiemodellen en nog veel meer.
Kansrekening en statistiek
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 multivariate gegevens kunt analyseren, in kaart brengen en modelleren.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Gebruik C++ om je R-code veel sneller te maken.
Softwareontwikkeling
Cursus
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Rapportage
Cursus
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer de basisprincipes van het waarderen van aandelen.
Applied Finance
Cursus
In deze cursus leer je hoe je met RJAGS meer geavanceerde Bayesiaanse modellen kunt maken.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Blijf leren met purrr om sterke, nette en makkelijk te onderhouden iteratieve code te maken.
Softwareontwikkeling
Cursus
Voorspel het personeelsverloop en bedenk strategieën om mensen te behouden.
Machine learning
Cursus
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
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.
Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.