Hoppa till huvudinnehållet

Kurser i data, AI och cloud

Bemästra färdigheter som gör skillnad

Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.

  • Lär dig i din egen takt
  • Skaffa praktisk erfarenhet
  • Slutför kompakta kapitel

Skapa ditt kostnadsfria konto

Fortsätt med GoogleVisa fler alternativ

eller


Genom att fortsätta godkänner du våra användarvillkor, vår integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.
392 Kurser

Kurs

Google: Manage Agent Memory and State

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.6+
  • 23 recensioner

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

Moln

1 timme 30 min

Kurs

Google DeepMind: Accelerate Your Model

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.9+
  • 21 recensioner

Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.

Moln

7 timmar

Kurs

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.9+
  • 17 recensioner

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Moln

3 timmar 48 min

Kurs

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 22 recensioner

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Moln

3 timmar

Kurs

Introduction to Spark with sparklyr in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 82 recensioner

Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.

Datateknik

4 timmar

Kurs

Fallstudie: Lageranalys i Tableau

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 65 recensioner

Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Datavisualisering

2 timmar

Kurs

Finansiell handel i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 77 recensioner

Den här kursen går igenom grunderna i finansiell handel och hur du använder quantstrat för att bygga signalbaserade handelsstrategier.

Tillämpad ekonomi

5 timmar

Kurs

Parallellprogrammering med Dask i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 62 recensioner

Lär dig använda parallell programmering i Python med Dask för att skala upp dina arbetsflöden och hantera big data effektivt.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

ChIP-seq with Bioconductor in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 50 recensioner

Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Övervakning och felsökning i AWS

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 9 recensioner

Övervaka och felsök AWS-appar med Amazon CloudWatch och AWS X-Ray. Samla in mätvärden och loggar, bygg dashboards, sätt larm och spåra förfrågningar.

Moln

3 timmar

Kurs

Fallstudie: E-handelsanalys i Tableau

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 65 recensioner

Inom e-handel är ökad försäljning och minskade kostnader högsta prioritet. I denna fallstudie undersöker du data från ett onlineföretag för husdjursprodukter.

Datavisualisering

3 timmar

Kurs

Analysera enkätdata med Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.6+
  • 53 recensioner

Lär dig analysera enkätdata med Python och när det är lämpligt att använda beskrivande och inferentiella statistiska verktyg.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Driftsättning av applikationer på AWS

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 10 recensioner

Distribuera, säkra och drifta appar på AWS med Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch och X-Ray. Praktisk förberedelse inför DVA-C02-examen.

Moln

3 timmar

Kurs

Reguljära uttryck på mellannivå i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 34 recensioner

Manipulera textdata, analysera den och mer genom att bemästra reguljära uttryck och strängavstånd i R.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Pandas-joins för kalkylbladanvändare

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 55 recensioner

Lär dig hur du effektivt och smidigt sammanfogar dataset i tabellformat med Python-biblioteket Pandas.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Sentimentanalys i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 96 recensioner

Lär dig sentimentanalys genom att identifiera positivt och negativt språk, specifik känslomässig avsikt och skapa övertygande visualiseringar.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Låneamortering i Google Sheets

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 49 recensioner

Lär dig bygga en amorteringsdashboard i Google Sheets med finansiella formler och villkorsstyrda formler.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.6+
  • 3 recensioner

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Moln

18 timmar 15 min

Kurs

Defensiv R-programmering

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 78 recensioner

Lär dig defensiv programmering i R för att göra din kod mer robust.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Automating Deployments on AWS

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 5
  • 5 recensioner

Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.

Moln

3 timmar

Kurs

Fallstudie: Analysera fitnessdata i Alteryx

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 56 recensioner

Förbättra dina Alteryx-kunskaper med verkliga träningsdata för att utveckla riktade marknadsföringsstrategier och innovativa produkter!

Dataförberedelse

3 timmar

Kurs

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 9 recensioner

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Moln

2 timmar 6 min

FAQs

Vad är datavetenskap?

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.

Hur kan jag lära mig datavetenskap?

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.

Vilka färdigheter krävs för datavetenskap?

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.

Vad kan jag använda datavetenskap till?

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.

Är datavetenskap en bra karriärväg?

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.

Är det svårt att bli datavetare?

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.

Kräver datavetenskap kodning?

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.

Hur lång tid tar det att bli datavetare?

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.

Vilka ämnen kan jag studera inom datavetenskap?

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.

Utveckla dina datakunskaper med DataCamp för mobilen

Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.