Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Maskininlärning
Kurs
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
Övrigt
Kurs
Utveckla dina statistiska färdigheter och lär dig samla in, analysera och dra korrekta slutsatser från data med Python.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
Explorativ dataanalys
Kurs
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Explorativ dataanalys
Kurs
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
Programvaruutveckling
Kurs
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Maskininlärning
Kurs
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Datateknik
Kurs
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Datamanipulation
Kurs
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
Datateknik
Kurs
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Dataförberedelse
Kurs
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Datamanipulation
Kurs
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Programvaruutveckling
Kurs
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
Datateknik
Kurs
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Sannolikhet och statistik
Kurs
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
Datateknik
Kurs
Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.
Artificiell intelligens
Kurs
Master data modeling in Power BI.
Datamanipulation
Kurs
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
Programvaruutveckling
Kurs
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
Artificiell intelligens
Kurs
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
Maskininlärning
Kurs
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Datamanipulation
Kurs
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
Artificiell intelligens
Kurs
Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.
Artificiell intelligens
Datavetenskap är ett expertområde som fokuserar på att utvinna insikter ur data. Med hjälp av programmeringskunskaper, vetenskapliga metoder, algoritmer och mer analyserar datavetare data för att skapa handlingsbara insikter.
Du behöver lära dig ett programmeringsspråk som Python eller R och behärska grunderna inom matematik och statistik. Kunskap om dataanalysmetoder och datavetenskap-verktyg är också viktigt. Det finns många sätt att lära sig datavetenskap. Utöver formell utbildning som examen eller universitetsstudier finns det gott om andra resurser som låter dig lära i din egen takt – bland annat onlinekurser, handledningar, böcker och videor.
Utöver kunskaper i matematik och statistik behöver datavetare programmeringskunskaper i språk som Python, R och SQL. Dessutom kräver datavetenskap förmågan att arbeta med stora datamängder, kunskaper om datavisualisering, datarensning och databashantering. Kunskaper inom maskininlärning och djupinlärning kan också vara värdefulla.
I yrkeslivet kan nästan alla branscher dra nytta av datavetenskap i någon utsträckning. Vårdorganisationer använder datavetenskap för att diagnostisera och behandla sjukdomar, medan finansbolag använder det för att upptäcka och förhindra bedrägerier. Alla typer av branscher använder datavetenskap inom marknadsföring – till exempel för att bygga rekommendationssystem och analysera kundbortfall.
Ja, datavetenskap är ett av de snabbast växande områdena i USA och globalt – och ett av de bäst betalda yrkena. Enligt data från Payscale tjänar erfarna datavetare i genomsnitt 97 609 USD och får betyget fyra av fem stjärnor i USA.
Det finns några saker att tänka på. Dels kan det vara svårt att komma in på datavetenskapsprogram, som ofta kräver konstant höga betyg. På samma sätt kräver många av de färdigheter som behövs för datavetenskap mycket studier och tålamod. Det kan ta flera månader att bemästra alla grundläggande kunskaper, och dessutom krävs det en hel del praktisk erfarenhet för att säkra en nybörjartjänst.
Ja, du behöver viss erfarenhet av programmering i språk som Python, R, SQL, Java och C/C++. Tack vare sin relativt enkla syntax är Python dock ofta det föredragna valet för nybörjare.
För en person utan tidigare kodningserfarenhet och/eller matematisk bakgrund kan det vanligtvis ta 7 till 12 månaders intensiva studier för att nå nivån som junior datavetare. Det är dock viktigt att komma ihåg att enbart lära sig den teoretiska grunden i datavetenskap kanske inte gör dig till en riktig datavetare.
När du har bemästrat grunderna i datavetenskap kan du specialisera dig inom en rad områden, till exempel maskininlärning, artificiell intelligens, stordataanalys, affärsanalys och business intelligence, datautvinning med mera.
Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.