Kurs
ChIP-seq med Bioconductor i R
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.7+
- 53 recensioner
Analysera och tolka ChIP-seq-data med Bioconductor på ett humant cancerdataset.
Sannolikhet och statistik
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Analysera och tolka ChIP-seq-data med Bioconductor på ett humant cancerdataset.
Sannolikhet och statistik
Kurs
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Moln
Kurs
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Moln
Kurs
Öva Tableau med vår vårdcase-studie. Analysera data, upptäck effektivitetsinsikter och bygg en dashboard.
Datavisualisering
Kurs
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Moln
Kurs
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Moln
Kurs
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Moln
Kurs
I den här kursen lär du dig att tillämpa maskininlärning inom HR-området.
Maskininlärning
Kurs
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Moln
Kurs
Lär dig snabbt alla viktiga färdigheter och verktyg för att lyckas med Natural Language Processing i R.
Maskininlärning
Kurs
Förbättra dina R-finanskunskaper för att backtesta, analysera och optimera finansiella portföljer.
Tillämpad ekonomi
Kurs
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Moln
Kurs
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Moln
Kurs
Öva dina Shiny-kunskaper medan du bygger roliga Shiny-appar för verkliga scenarier!
Rapportering
Kurs
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Moln
Kurs
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Moln
Kurs
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Moln
Kurs
Förbättra dina Alteryx-kunskaper med verkliga träningsdata för att utveckla riktade marknadsföringsstrategier och innovativa produkter!
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig använda parallell programmering i Python med Dask för att skala upp dina arbetsflöden och hantera big data effektivt.
Programvaruutveckling
Kurs
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
Moln
Kurs
Utforska HR-dataanalys i Tableau med denna fallstudie.
Datavisualisering
Kurs
Lär dig sentimentanalys genom att identifiera positivt och negativt språk, specifik känslomässig avsikt och skapa övertygande visualiseringar.
Maskininlärning
Kurs
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Moln
Kurs
Visualisera och utforska snabbt demografiska data från United States Census Bureau med tidyverse-verktyg.
Explorativ dataanalys
Kurs
Extrahera och visualisera Twitter-data, utför sentiment- och nätverksanalys och kartlägg geolokaliseringen av dina tweets.
Datamanipulation
Kurs
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Moln
Kurs
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Moln
Kurs
Förbättra dina Tableau-kunskaper med en fallstudie om lageranalys. Analysera en dataset, skapa beräknade fält och skapa visualiseringar.
Datavisualisering
Kurs
Inom e-handel är ökad försäljning och minskade kostnader högsta prioritet. I denna fallstudie undersöker du data från ett onlineföretag för husdjursprodukter.
Datavisualisering
Kurs
Lär dig hur du effektivt och smidigt sammanfogar dataset i tabellformat med Python-biblioteket Pandas.
Datamanipulation
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.