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

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 11 recensioner

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Moln

3 timmar 32 min

Kurs

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 10 recensioner

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Moln

3 timmar 30 min

Kurs

Analysera folkräkningsdata från USA i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 38 recensioner

Visualisera och utforska snabbt demografiska data från United States Census Bureau med tidyverse-verktyg.

Explorativ dataanalys

4 timmar

Kurs

Analysera data från sociala medier i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 90 recensioner

Extrahera och visualisera Twitter-data, utför sentiment- och nätverksanalys och kartlägg geolokaliseringen av dina tweets.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Skapa dashboards med flexdashboard

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 51 recensioner

I den här kursen lär du dig skapa statiska och interaktiva dashboards med flexdashboard och shiny.

Rapportering

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

Aktievärdering i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 65 recensioner

Lär dig grunderna i att värdera aktier.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Processkanalys i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 43 recensioner

Lär dig analysera affärsprocesser i R och extrahera handlingsbara insikter från enorma mängder händelsedata.

Rapportering

4 timmar

Kurs

Prognostisering av produktefterfrågan i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 30 recensioner

Lär dig identifiera viktiga drivkrafter bakom efterfrågan, se säsongseffekter och förutsäga efterfrågan för en produkthierarki från ett verkligt exempel.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 11 recensioner

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

Moln

1 timme

Kurs

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 11 recensioner

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Moln

2 timmar 30 min

Kurs

Introduction to Security in the World of AI

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 15 recensioner

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

Moln

1 timme

Kurs

Work with Gemini Models in BigQuery

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 14 recensioner

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

Moln

1 timme

Kurs

Parallell programmering i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 77 recensioner

Lås upp kraften i parallell databehandling i R. Förbättra din dataanalys, snabba upp beräkningar och bearbeta stora datamängder utan ansträngning.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Blandningsmodeller i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 25 recensioner

Lär dig blandningsmodeller: ett praktiskt och formellt statistiskt ramverk för probabilistisk klustring och klassificering.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Production Machine Learning Systems

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 5
  • 5 recensioner

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

Moln

16 timmar

Kurs

Interaktiv datavisualisering med Bokeh

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 42 recensioner

Lär dig skapa interaktiva datavisualiseringar, inklusive att bygga och koppla samman widgets med Bokeh!

Datavisualisering

4 timmar

Kurs

Introduktion till datavisualisering med Julia

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 31 recensioner

Bemästra datavisualisering i Julia. Lär dig skapa snygga diagram och förstå när och hur du använder dem.

Datavisualisering

4 timmar

Kurs

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 5
  • 6 recensioner

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Moln

1 timme

Kurs

Introduction to Anomaly Detection in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 26 recensioner

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

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Förutsäga CTR med maskininlärning i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 19 recensioner

Lär dig förutsäga klickfrekvenser för annonser och implementera grundläggande maskininlärningsmodeller i Python för att optimera dina annonser bättre.

Maskininlärning

4 timmar

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.