Ga naar hoofdinhoud

Cursussen over data, AI en de cloud

Leer de belangrijkste vaardigheden

Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.

  • Leer op je eigen tempo
  • Doe praktijkervaring op
  • Korte, behapbare hoofdstukken

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.
127 Cursussen

Cursus

Omgaan met missende data met imputaties in R

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 110 reviews

Diagnoseer, visualiseer en behandel ontbrekende gegevens met verschillende imputatietechnieken en tips om je resultaten te verbeteren.

Datamanipulatie

4 uur

Cursus

Financieel traden in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 84 reviews

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

5 uur

Cursus

Casestudies: netwerkanalyse in R

  • BasisVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 50 reviews

Pas de basisprincipes van netwerkanalyse toe op grote datasets uit de praktijk in 4 verschillende casestudys.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

ChIP-seq met Bioconductor in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 55 reviews

Analyseer en interpreteer ChIP-seq-data met Bioconductor aan de hand van een humaan kankerdataset.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Market Basket-analyse in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 100 reviews

Ontdek associatieregels in marktmandanalyse met R door retailgegevens te analyseren en filmaanbevelingen te maken.

Datamanipulatie

4 uur

Cursus

Feature engineering in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 160 reviews

Leer de basisprincipes van feature engineering voor machine learning-modellen en hoe je die kunt toepassen met het R tidymodels-framework.

Machine learning

4 uur

Cursus

GARCH-modellen in R

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 101 reviews

Specificeer en pas GARCH-modellen toe om tijdsafhankelijke volatiliteit en value-at-risk te voorspellen.

Applied Finance

4 uur

Cursus

Bayesiaanse regressiemodellering met rstanarm

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 80 reviews

Leer hoe je Bayesiaanse schattingsmethoden kunt gebruiken om betere conclusies te trekken over lineaire regressiemodellen.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Data samenvoegen met data.table in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 77 reviews

In deze cursus leer je hoe je datasets kunt combineren en samenvoegen met data.table.

Datamanipulatie

4 uur

Cursus

Gevorderde portefeuilleanalyse in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 76 reviews

Verbeter je financiële vaardigheden om financiële portefeuilles te backtesten, analyseren en optimaliseren.

Applied Finance

5 uur

Cursus

Gevorderde reguliere expressies in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 38 reviews

Speel met tekstgegevens, analyseer ze en doe nog veel meer door regelmatige uitdrukkingen en stringafstanden in R onder de knie te krijgen.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Sentimentanalyse in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 99 reviews

Leer sentimentanalyse door positieve en negatieve taal en specifieke emotionele bedoelingen te herkennen en door boeiende visualisaties te maken.

Machine learning

4 uur

Cursus

Parallel programmeren in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 82 reviews

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Dashboards bouwen met flexdashboard

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 52 reviews

In deze cursus leer je hoe je statische en interactieve dashboards kunt maken met flexdashboard en shiny.

Rapportage

4 uur

Cursus

Bayesiaans modelleren met RJAGS

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 55 reviews

In deze cursus leer je hoe je met RJAGS meer geavanceerde Bayesiaanse modellen kunt maken.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

US Census-gegevens analyseren in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 39 reviews

Visualiseer en verken snel demografische data van de United States Census Bureau met tidyverse-tools.

Exploratieve data-analyse

4 uur

Cursus

Introductie tot anomaliedetectie in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 31 reviews

Leer statistische tests om uitschieters te vinden en hoe je slimme algoritmes voor het scoren van afwijkingen kunt gebruiken.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Fraudedetectie in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 39 reviews

Leer fraude opsporen met analytics in R.

Machine learning

4 uur

Cursus

Oefenen met statistiek-vragen voor sollicitaties in R

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 24 reviews

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

4 uur

Cursus

R-code optimaliseren met Rcpp

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 14 reviews

Gebruik C++ om je R-code veel sneller te maken.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Dimensionality Reduction in R

  • BasisVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 101 reviews

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

4 uur

Cursus

Schaalbare gegevensverwerking in R

  • GevorderdVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 29 reviews

Leer hoe je schaalbare code kunt schrijven voor het werken met big data in R met behulp van de pakketten bigmemory en iotools.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Vraag naar producten voorspellen in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 31 reviews

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

4 uur

FAQs

Wat is datawetenschap?

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.

Hoe kan ik datawetenschap leren?

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.

Welke vaardigheden heb je nodig voor datawetenschap?

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.

Waarvoor kan ik datawetenschap gebruiken?

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.

Is datawetenschap een goede carrièrekeuze?

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.

Is het moeilijk om datawetenschapper te worden?

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.

Moet je kunnen programmeren voor datawetenschap?

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.

Hoe lang duurt het om datawetenschapper te worden?

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.

Welke onderwerpen kan ik binnen de datawetenschap bestuderen?

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.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp for Mobile

Boek onderweg vooruitgang met onze mobiele cursussen en dagelijkse coding-uitdagingen van 5 minuten.

Download on the App StoreGet it on Google Play