Kurs
Maskininlärning för tidsseriedata i Python
- AvanceradKunskapsnivå
- 4.7+
- 199 recensioner
Lär dig feature engineering och machine learning för tidsseriedata.
Maskininlärning
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Lär dig feature engineering och machine learning för tidsseriedata.
Maskininlärning
Kurs
Den här kursen är en introduktion till linjär algebra, ett av de viktigaste matematiska ämnena som ligger till grund för data science.
Sannolikhet och statistik
Kurs
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Moln
Kurs
Skärp dina färdigheter i Oracle SQL, inklusive SQL-grunder, aggregering, kombinering och anpassning av data.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig använda KNIME Analytics Platform för dataåtkomst, rensning och analys med ett no-code/low-code-sätt.
Dataförberedelse
Kurs
Upptäck den spännande världen av Deep Learning för Text med PyTorch och lås upp nya möjligheter inom naturlig språkbehandling och textgenerering.
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig att förbereda data för kreditansökningar, tillämpa maskininlärning och affärsregler för att minska risk och säkra lönsamhet.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig skapa egna Python-paket för att göra din kod enklare att använda och dela med andra.
Programvaruutveckling
Kurs
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Moln
Kurs
Använd en chatbot för att skapa en studieguide anpassad efter dina mål och ditt schema. Bygg färdigheter med enkla, effektiva prompts.
Artificiell intelligens
Kurs
Bygg grunden du behöver för att tänka statistiskt och tala datans språk.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig skriva effektiva tester i Java med JUnit och Mockito för att bygga robusta, tillförlitliga applikationer med självförtroende.
Programvaruutveckling
Kurs
Skapa visualiseringar och dynamiska dashboards med Databricks och omvandla rådata till tydliga, handlingsbara insikter.
Datavisualisering
Kurs
I den här kursen lär du dig att importera och hantera finansiella data i Python med olika verktyg och källor.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig Excel-datavalidering för att förbättra noggrannheten, skapa listrutor och hantera lager och beställningar med självförtroende.
Datahantering
Kurs
Lär dig att manipulera data och skapa feature sets för maskininlärning i Spark med SQL i Python.
Datamanipulation
Kurs
Utnyttja kraften i tidyverse-verktyg för att skapa grafik av publiceringskvalitet och skräddarsydda rapporter som kommunicerar dina resultat.
Datavisualisering
Kurs
Lär dig att utforma Power BI-visualiseringar och rapporter med användarna i åtanke.
Datavisualisering
Kurs
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Moln
Kurs
Lär dig grundläggande sannolikhetsbegrepp som slumpvariabler, medelvärde och varians, sannolikhetsfördelningar och betingade sannolikheter.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Bygg upp dina pandas-kunskaper och besvara marknadsföringsfrågor genom att slå ihop, dela upp, visualisera och mer!
Explorativ dataanalys
Kurs
Bemästra NoSQL och växla upp dataflödena. Lär dig Snowflake för att arbeta med big data, Postgres JSON för dokumentdata och Redis för nyckel-värdedata.
Datateknik
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Moln
Kurs
Skifta till ett MLOps-tänk som gör att du kan träna, dokumentera, underhålla och skala dina maskininlärningsmodeller till deras fulla potential.
Maskininlärning
Kurs
Skapa robusta, produktionsklara n8n-automatiseringar som anropar API:er, bearbetar batchar, hanterar fel och körs obemannat enligt schema.
Artificiell intelligens
Kurs
Utöka ditt Google Sheets-ordförråd genom att fördjupa dig i datatyper, inklusive numeriska data, logiska data och saknade data.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig hur datum fungerar i R och utforska if-satser, loopar och funktioner med finansiella exempel.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Artificiell intelligens
Kurs
Lyft din Machine Learning-utveckling med CI/CD med GitHub Actions och Data Version Control
Maskininlärning
Kurs
Lär dig utföra linjär och logistisk regression med flera förklarande variabler.
Sannolikhet och statistik
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 på språng med våra mobilkurser och dagliga femminuters kodningsutmaningar.