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.
770 Kurser

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

2 timmar

Kurs

Importera data på mellannivå i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 287 recensioner

Parsa data i valfritt format. Oavsett om det är platta filer, statistisk programvara, databaser eller data direkt från webben.

Dataförberedelse

3 timmar

Kurs

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 143 recensioner

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Moln

1 timme 30 min

Kurs

Djup förstärkningsinlärning i Python

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 275 recensioner

Lär dig och använd kraftfulla Deep Reinforcement Learning-algoritmer, inklusive förfinings- och optimeringstekniker.

Artificiell intelligens

4 timmar

Kurs

Understanding Digital Transformation

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 573 recensioner

Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.

Datakunskap

1 timme

Kurs

Statistiskt tänkande i Python (del 1)

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 111 recensioner

Bygg grunden du behöver för att tänka statistiskt och tala datans språk.

Sannolikhet och statistik

3 timmar

Kurs

Machine Learning with PySpark

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 711 recensioner

Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Kvantitativ riskhantering i Python

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 223 recensioner

Lär dig om riskhantering, value at risk och mer tillämpat på finanskrisen 2008 med Python.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Rapportering med R Markdown

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 330 recensioner

R Markdown är ett lättanvänt formateringsspråk för att skapa dynamiska rapporter från R-kod.

Rapportering

4 timmar

Kurs

Övervakning av maskininlärning i Python

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 371 recensioner

Den här kursen täcker allt du behöver veta för att bygga ett grundläggande övervakningssystem för maskininlärning i Python

Maskininlärning

3 timmar

Kurs

Power BI for End Users

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 329 recensioner

Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.

Rapportering

1 timme

Kurs

Omforma data med tidyr

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 466 recensioner

Förvandla nästan vilken datamängd som helst till ett snyggt format för att göra analysen enklare.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Datastrategi

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 1 769 recensioner

Bemästra strategisk datahantering för affärsexcellens.

Datahantering

1 timme

Kurs

Introduktion till TensorFlow i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 54 recensioner

Lär dig grunderna i neurala nätverk och hur du bygger deep learning-modeller med TensorFlow.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Grundläggande inferens i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 53 recensioner

Lär dig dra slutsatser om en population från ett dataprovs genom en process som kallas statistisk inferens.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Introduktion till testning i Java

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 170 recensioner

Lär dig skriva effektiva tester i Java med JUnit och Mockito för att bygga robusta, tillförlitliga applikationer med självförtroende.

Programvaruutveckling

3 timmar

Kurs

Introduktion till dataversionshantering med DVC

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 401 recensioner

Utforska Data Version Control för hantering av ML-data. Bemästra uppsättning, automatisera pipelines och utvärdera modeller sömlöst.

Maskininlärning

3 timmar

Kurs

Fullt automatiserad MLOps

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 339 recensioner

Lär dig om MLOps-arkitektur, CI/CD/CM/CT-tekniker och automationsmönster för att driftsätta ML-system som kan leverera värde över tid.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Foundations of Probability in R

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 458 recensioner

In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Förbättra frågeprestanda i PostgreSQL

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 428 recensioner

Lär dig strukturera dina PostgreSQL-frågor så att de körs på en bråkdel av tiden.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Datarensning i PostgreSQL-databaser

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 457 recensioner

Lär dig att tämja dina råa, röriga data som lagras i en PostgreSQL-databas för att få fram korrekta insikter.

Dataförberedelse

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.