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.
348 Cursussen

Cursus

Generalized Linear Models in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 191 reviews

De cursus Generalized Linear Model breidt je regressietoolbox uit met logistische en Poisson-regressie.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Statistische technieken in Tableau

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 642 reviews

Til je rapportagevaardigheden naar een hoger niveau met de ingebouwde statistische functies van Tableau.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Data opschonen in PostgreSQL-databases

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 445 reviews

Leer hoe je je ruwe, rommelige data in een PostgreSQL-database kunt ordenen om nauwkeurige inzichten te krijgen.

Datavoorbereiding

4 uur

Cursus

Introductie tot TensorFlow in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 53 reviews

Leer de basis van neurale netwerken en hoe je deep learning-modellen kunt bouwen met TensorFlow.

Machine learning

4 uur

Cursus

Basis van kansrekening in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 201 reviews

Leer de basisbegrippen van kansrekening, zoals willekeurige variabelen, gemiddelde en variantie, kansverdelingen en voorwaardelijke kansen.

Kansrekening en statistiek

5 uur

Cursus

Vensterfuncties in Snowflake

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 485 reviews

Ontdek Snowflake-vensterfuncties om lastige dataproblemen op te lossen met ranglijsten, partities en doorlopende berekeningen.

Datamanipulatie

3 uur

Cursus

Webapplicaties bouwen met Shiny in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 214 reviews

Shiny is een R-pakket waarmee je makkelijk interactieve webapps kunt maken in R, zodat je team je data kan bekijken als dashboards of visualisaties.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Intermediate Importing Data in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 269 reviews

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

Datavoorbereiding

3 uur

Cursus

Supervised Learning in R: Regressie

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.6+
  • 99 reviews

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Machine learning

4 uur

Cursus

Introductie tot optimalisatie in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 184 reviews

Leer echte optimalisatieproblemen oplossen met SciPy en PuLP van Python, van de basis tot beperkte en complexe optimalisatie.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Casestudy: Net Revenue Management in Excel

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 219 reviews

Je gaat Net Revenue Management-technieken gebruiken in Excel voor een bedrijf dat snelle consumptiegoederen maakt.

Applied Finance

4 uur

Cursus

Cluster Analysis in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 69 reviews

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Machine learning

4 uur

Cursus

Queryprestaties verbeteren in PostgreSQL

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 407 reviews

Leer hoe je je PostgreSQL-querys zo kunt opzetten dat ze in een mum van tijd worden uitgevoerd.

Softwareontwikkeling

4 uur

Cursus

Machine Learning met caret in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 42 reviews

Deze cursus laat je kennismaken met de grote ideeën achter machine learning, zoals hoe je voorspellende modellen kunt maken en beoordelen.

Machine learning

4 uur

Cursus

Basis van PySpark

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 601 reviews

Data-engineering

4 uur

Cursus

Volledig geautomatiseerde MLOps

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 323 reviews

Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

Machine learning

4 uur

Cursus

Introduction to AWS Boto in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 206 reviews

Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.

Cloud

4 uur

Cursus

Tijdreeksen visualiseren in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 175 reviews

Leer hoe je tijdreeksen kunt visualiseren in R en oefen vervolgens met een casestudy over het selecteren van aandelen.

Datavisualisatie

4 uur

Cursus

Multimodale systemen met de OpenAI API

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 438 reviews

Maak multimodale systemen met de tekst- en audiomodellen van OpenAI, zoals een chatbot voor klantenservice die je van begin tot eind helpt!

Kunstmatige intelligentie

2 uur

Cursus

RNA-Seq met Bioconductor in R

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 138 reviews

Gebruik RNA-Seq differentiële expressieanalyse om genen te vinden die waarschijnlijk belangrijk zijn voor verschillende ziekten of aandoeningen.

Kansrekening en statistiek

4 uur

Cursus

Introductie tot dataversiebeheer met DVC

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 379 reviews

Check eens Data Version Control voor het beheren van ML-data. Zet je setup op, automatiseer je processen en evalueer je modellen zonder gedoe.

Machine learning

3 uur

Cursus

Tijdreeksen visualiseren in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 94 reviews

Kijk naar seizoensinvloeden, trends en andere patronen in je tijdreeksgegevens.

Datavisualisatie

4 uur

Cursus

Je datavisualisaties verbeteren in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 288 reviews

Leer hoe je boeiende en aantrekkelijke visualisaties kunt maken die helpen om resultaten efficiënt en effectief over te brengen.

Datavisualisatie

4 uur

Cursus

Visualizing Geospatial Data in Python

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 336 reviews

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

Datavisualisatie

4 uur

Cursus

Data Processing in Shell

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.8+
  • 490 reviews

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Datamanipulatie

4 uur

Cursus

Fijn-afstemmen met Llama 3

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.7+
  • 373 reviews

Pas Llama aan voor je eigen taken met TorchTune en leer handige technieken voor efficiënte aanpassingen, zoals kwantisering.

Kunstmatige intelligentie

2 uur

Cursus

Claude Code in Action

  • GemiddeldVaardigheidsniveau
  • 4.9+
  • 23 reviews

Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.

Kunstmatige intelligentie

3 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 voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play