Kurs
Visualiseringar i Sigma
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.8+
- 215 recensioner
Lär dig bygga och anpassa Sigma-diagram för att berätta tydliga, övertygande databerättelser – ingen kodning krävs.
Datavisualisering
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Lär dig bygga och anpassa Sigma-diagram för att berätta tydliga, övertygande databerättelser – ingen kodning krävs.
Datavisualisering
Kurs
Parsa data i valfritt format. Oavsett om det är platta filer, statistisk programvara, databaser eller data direkt från webben.
Dataförberedelse
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Datateknik
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Moln
Kurs
Lär dig upptäcka bedrägerier med Python.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig och använd kraftfulla Deep Reinforcement Learning-algoritmer, inklusive förfinings- och optimeringstekniker.
Artificiell intelligens
Kurs
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
Datakunskap
Kurs
Bygg grunden du behöver för att tänka statistiskt och tala datans språk.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig om riskhantering, value at risk och mer tillämpat på finanskrisen 2008 med Python.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Säkerställ hög datakvalitet i data science- och data engineering-flöden med Python-biblioteket Great Expectations.
Datateknik
Kurs
R Markdown är ett lättanvänt formateringsspråk för att skapa dynamiska rapporter från R-kod.
Rapportering
Kurs
Den här kursen täcker allt du behöver veta för att bygga ett grundläggande övervakningssystem för maskininlärning i Python
Maskininlärning
Kurs
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
Rapportering
Kurs
Förvandla nästan vilken datamängd som helst till ett snyggt format för att göra analysen enklare.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig hur du transformerar och analyserar data i ditt Microsoft Fabric-konto
Övrigt
Kurs
Bemästra strategisk datahantering för affärsexcellens.
Datahantering
Kurs
Bemästra SQL Server-programmering genom att lära dig skapa, uppdatera och köra funktioner och lagrade procedurer.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig optimera, skala och testa Polars-datapipelines för produktionsklar prestanda.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig utföra linjär och logistisk regression med flera förklarande variabler.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig grunderna i neurala nätverk och hur du bygger deep learning-modeller med TensorFlow.
Maskininlärning
Kurs
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig dra slutsatser om en population från ett dataprovs genom en process som kallas statistisk inferens.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig skriva effektiva tester i Java med JUnit och Mockito för att bygga robusta, tillförlitliga applikationer med självförtroende.
Programvaruutveckling
Kurs
Utforska Data Version Control för hantering av ML-data. Bemästra uppsättning, automatisera pipelines och utvärdera modeller sömlöst.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig om MLOps-arkitektur, CI/CD/CM/CT-tekniker och automationsmönster för att driftsätta ML-system som kan leverera värde över tid.
Maskininlärning
Kurs
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig strukturera dina PostgreSQL-frågor så att de körs på en bråkdel av tiden.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig att tämja dina råa, röriga data som lagras i en PostgreSQL-databas för att få fram korrekta insikter.
Dataförberedelse
Kurs
Med Python och NumPy lär du dig de mest grundläggande finansiella begreppen.
Tillämpad ekonomi
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.