Bekijk korte video's van deskundige instructeurs en oefen daarna wat je hebt geleerd met interactieve oefeningen in je browser.
of
Cursus
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Datavisualisatie
Cursus
Leer technieken voor het automatisch afstemmen van hyperparameters in Python, zoals Grid, Random en Informed Search.
Machine learning
Cursus
Leer hoe je deep learning-modellen kunt maken met Keras.
Kunstmatige intelligentie
Cursus
Leer hoe je Power BI-visualisaties en rapporten ontwerpt met de gebruiker in gedachten.
Datavisualisatie
Cursus
Begrijp het idee van het verminderen van de dimensies in je data en leer de technieken om dit in Python te doen.
Machine learning
Cursus
Ga voor een MLOps-mentaliteit, zodat je je machine learning-modellen kunt trainen, documenteren, onderhouden en opschalen tot hun volledige potentieel.
Machine learning
Cursus
Leer Snowflake-gegevenstypen en -functies om tekst, getallen en datums te bewerken terwijl je aangepaste functies en draaitabellen maakt.
Datamanipulatie
Cursus
In deze cursus leren studenten om querys te schrijven die zowel efficiënt als makkelijk te lezen en te begrijpen zijn.
Softwareontwikkeling
Cursus
Leer hoe je de belangrijkste Bioconductor-pakketten voor bio-informatica kunt gebruiken met datasets van virussen, schimmels, mensen en planten!
Kansrekening en statistiek
Cursus
In deze cursus leer je de basis van relationele databases en hoe je ermee omgaat.
Datamanipulatie
Cursus
Deze cursus is een inleiding tot lineaire algebra, een van de belangrijkste wiskundige onderwerpen die ten grondslag liggen aan datawetenschap.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Leer de belangrijkste functies van spaCy en train modellen voor natuurlijke taalverwerking. Haal info uit ongestructureerde data en zoek overeenkomsten.
Machine learning
Cursus
In deze conceptuele cursus (je hoeft niet te programmeren) leer je over de vier belangrijkste NoSQL-databases en populaire engines.
Data-engineering
Cursus
Ontdek de uitdagingen van het monitoren van machine learning-modellen in productie, zoals data- en conceptdrift, en aanpak van modeldegradatie.
Machine learning
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
Verander DataFrames van een breed naar een lang formaat, stapel en ontstapel rijen en kolommen, en werk met DataFrames met meerdere indexen.
Datamanipulatie
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
Ontdek Snowflake-vensterfuncties om lastige dataproblemen op te lossen met ranglijsten, partities en doorlopende berekeningen.
Datamanipulatie
Cursus
Leer hoe je interactieve dashboards vol inzichten bouwt met Dash en Plotly.
Datavisualisatie
Cursus
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Data-engineering
Cursus
Gegevens parseren in elk formaat. Of het nu gaat om platte bestanden, statistische software, databases of data rechtstreeks van het web.
Datavoorbereiding
Cursus
Leer hoe je fraude kunt opsporen met Python.
Machine learning
Cursus
Zorg dat je de basis hebt om statistisch te denken en de taal van je data te spreken.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Zorg voor topkwaliteit van je data in datawetenschap en data-engineering met de Great Expectations-bibliotheek van Python.
Data-engineering
Cursus
R Markdown is een makkelijke opmaaktaal om dynamische rapporten te maken vanuit R-code.
Rapportage
Cursus
Beheers SQL Server-programmering door functies en opgeslagen procedures te maken, bij te werken en uit te voeren.
Softwareontwikkeling
Cursus
Optimaliseer, schaal en test Polars-datapijplijnen voor productieklare prestaties.
Datamanipulatie
Cursus
Zet bijna elke dataset om in een overzichtelijk formaat om het analyseren makkelijker te maken.
Datamanipulatie
Cursus
Leer lineaire en logistische regressie uitvoeren met meerdere verklarende variabelen.
Kansrekening en statistiek
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.