Kurs
HR Analytics: Predicting Employee Churn in Python
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.8+
- 41 recensioner
In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.
Maskininlärning
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.
Maskininlärning
Kurs
Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
Datavisualisering
Kurs
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Moln
Kurs
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Rapportering
Kurs
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
Dataförberedelse
Kurs
Learn how to analyze survey data with Python and discover when it is appropriate to apply statistical tools that are descriptive and inferential in nature.
Sannolikhet och statistik
Kurs
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
Datamanipulation
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Tillämpad ekonomi
Kurs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Moln
Kurs
Learn defensive programming in R to make your code more robust.
Programvaruutveckling
Kurs
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Datamanipulation
Kurs
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Explorativ dataanalys
Kurs
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
Datavisualisering
Kurs
Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.
Datavisualisering
Kurs
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.
Datavisualisering
Kurs
Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Predict employee turnover and design retention strategies.
Maskininlärning
Kurs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Moln
Kurs
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Programvaruutveckling
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.