Softwareontwikkeling
Cursussen over data, AI en de cloud
Leer de belangrijkste vaardighedenBekijk 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 weergevenof
Cursus
Introductie tot de Tidyverse
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 1.219 reviews
Begin met het verkennen en visualiseren van je eigen gegevens met de tidyverse, een krachtige en populaire verzameling datawetenschapstools binnen R.
Softwareontwikkeling
Cursus
R voor gevorderden
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 1.032 reviews
Ga verder op je weg om een R-ninja te worden door meer te leren over voorwaardelijke statements, loops en vectorfuncties.
Softwareontwikkeling
Cursus
Data manipulatie met dplyr
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 759 reviews
Bouw Tidyverse-vaardigheden op door te leren hoe je data kunt transformeren en manipuleren met dplyr.
Datamanipulatie
Cursus
Introductie tot datavisualisatie met ggplot2
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 2.621 reviews
Leer hoe je met ggplot2 betekenisvolle en mooie datavisualisaties maakt door de grammatica van graphics te begrijpen.
Datavisualisatie
Cursus
Inleiding tot statistiek in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 2.174 reviews
Vergroot je statistische vaardigheden en leer hoe je gegevens kunt verzamelen, analyseren en nauwkeurige conclusies kunt trekken uit gegevens.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Introductie tot het importeren van data in R
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 380 reviews
In deze cursus leer je hoe je CSV-, XLS- en tekstbestanden in R kunt inlezen met behulp van tools zoals readxl en data.table.
Datavoorbereiding
Cursus
Introductie tot regressie in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 1.545 reviews
Voorspel huizenprijzen en het aantal klikken op advertenties door regressieanalyse te doen, te bekijken en te begrijpen in R.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Exploratory Data Analysis in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 1.280 reviews
Leer hoe je grafische en numerieke technieken kunt gebruiken om de structuur van je gegevens te ontrafelen.
Exploratieve data-analyse
Cursus
Hypothesis Testing in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 1.050 reviews
Leer hoe en wanneer je hypothesetoetsing in R gebruikt, inclusief t-toetsen, proportietoetsen en chi-kwadraattoetsen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Data samenvoegen met dplyr
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 1.326 reviews
Leer hoe je data uit meerdere tabellen kunt combineren om complexere vragen te beantwoorden met dplyr.
Datamanipulatie
Cursus
Data opschonen in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 844 reviews
Leer hoe je data zo snel en nauwkeurig mogelijk kunt opschonen, zodat je van ruwe data naar geweldige inzichten kunt gaan.
Datavoorbereiding
Cursus
Gevorderde datavisualisatie met ggplot2
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 998 reviews
Leer hoe je facetten, coördinatensystemen en statistieken in ggplot2 kunt gebruiken om handige grafieken te maken die dingen uitleggen.
Datavisualisatie
Cursus
Supervised Learning in R: Classificatie
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 149 reviews
In deze cursus leer je de basis van machine learning voor classificatie.
Machine learning
Cursus
Writing Efficient R Code
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 145 reviews
Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.
Softwareontwikkeling
Cursus
Introductie tot R voor Financiën
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 105 reviews
Leer belangrijke datastructuren zoals lijsten en dataframes en pas die kennis meteen toe op financiële voorbeelden.
Applied Finance
Cursus
Introductie tot functies schrijven in R
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 677 reviews
Maak je R-vaardigheden nog beter door te leren hoe je handige, herbruikbare functies kunt schrijven.
Softwareontwikkeling
Cursus
Steekproeven in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 899 reviews
Leer hoe je steekproeven neemt om betere statistieken te krijgen met minder gegevens.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Intermediary Regression in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 830 reviews
Leer lineaire en logistische regressie doen met meerdere verklarende variabelen.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Lineaire algebra voor data science in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 152 reviews
Deze cursus is een inleiding tot lineaire algebra, een van de belangrijkste wiskundige onderwerpen die ten grondslag liggen aan datawetenschap.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Communiceren met data in de Tidyverse
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 210 reviews
Gebruik de kracht van tidyverse-tools om grafieken van publicatiekwaliteit en op maat gemaakte rapporten te maken die je resultaten goed laten zien.
Datavisualisatie
Cursus
Data herstructureren met tidyr
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 491 reviews
Zet bijna elke dataset om in een overzichtelijk formaat om het analyseren makkelijker te maken.
Datamanipulatie
Cursus
Rapporteren met R Markdown
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 336 reviews
R Markdown is een makkelijke opmaaktaal om dynamische rapporten te maken vanuit R-code.
Rapportage
Cursus
Basis van kansrekening in R
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 486 reviews
In deze cursus leer je over de concepten van willekeurige variabelen, verdelingen en conditionering.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Gevorderd data importeren in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 294 reviews
Gegevens parseren in elk formaat. Of het nu gaat om platte bestanden, statistische software, databases of data rechtstreeks van het web.
Datavoorbereiding
Cursus
Introductie tot Bioconductor in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 126 reviews
Leer hoe je de belangrijkste Bioconductor-pakketten voor bio-informatica kunt gebruiken met datasets van virussen, schimmels, mensen en planten!
Kansrekening en statistiek
Cursus
Best practices voor visualisaties in R
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 349 reviews
Leer hoe je je data effectief overbrengt met een overzicht van veelgebruikte grafieken, alternatieve visualisatietypen en perceptiegedreven stijlverbeteringen.
Datavisualisatie
Cursus
Voorspellen in R
- BasisVaardigheidsniveau
- 4.8+
- 56 reviews
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Basis van inferentie in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 57 reviews
Leer hoe je conclusies kunt trekken over een populatie op basis van een steekproef van gegevens via een proces dat statistische inferentie heet.
Kansrekening en statistiek
Cursus
Webapplicaties bouwen met Shiny in R
- GemiddeldVaardigheidsniveau
- 4.7+
- 228 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
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.