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.
345 Kurser

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

4 timmar

Kurs

Business Process Analytics in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 42 recensioner

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Rapportering

4 timmar

Kurs

Financial Trading in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 73 recensioner

This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.

Tillämpad ekonomi

5 timmar

Kurs

Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 55 recensioner

Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!

Dataförberedelse

3 timmar

Kurs

Analyzing Survey Data in Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.6+
  • 51 recensioner

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

4 timmar

Kurs

Programming with dplyr

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 47 recensioner

Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Generative AI Essentials with Snowflake

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 5
  • 3 recensioner

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Artificiell intelligens

3 timmar

Kurs

Intermediate Regular Expressions in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 33 recensioner

Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Building Response Models in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 29 recensioner

Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Equity Valuation in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 63 recensioner

Learn the fundamentals of valuing stocks.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Defensive R Programming

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.9+
  • 71 recensioner

Learn defensive programming in R to make your code more robust.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Parallel Programming in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 72 recensioner

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Optimizing R Code with Rcpp

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.9+
  • 12 recensioner

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Analyzing US Census Data in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 37 recensioner

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

Explorativ dataanalys

4 timmar

Kurs

Forecasting Product Demand in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.6+
  • 29 recensioner

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

4 timmar

Kurs

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 41 recensioner

Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!

Datavisualisering

4 timmar

Kurs

Introduction to Data Visualization with Julia

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 29 recensioner

Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.

Datavisualisering

4 timmar

Kurs

Introduction to Anomaly Detection in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 25 recensioner

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 5
  • 5 recensioner

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

Artificiell intelligens

3 timmar

Kurs

Mixture Models in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 22 recensioner

Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 9 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

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.