Kurs
Marknadskorgsanalys i Python
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.8+
- 269 recensioner
Utforska associationsregler i marknadskorgsanalys med Python med bokhandelsdata och skapa filmtips.
Maskininlärning
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Utforska associationsregler i marknadskorgsanalys med Python med bokhandelsdata och skapa filmtips.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig grunderna i datavisualisering med Google Sheets.
Datavisualisering
Kurs
I den här kursen lär du dig att göra inferens med linjära modeller.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn to write scripts that will catch and handle errors and control for multiple operations happening at once.
Programvaruutveckling
Kurs
Utforska sätt att arbeta med datum- och tidsdata i SQL Server för tidsserieanalys
Datamanipulation
Kurs
Lär dig allt om fördelarna med Bayesiansk dataanalys och tillämpa den på en mängd verkliga användningsfall!
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär känna Google Cloud Platform (GCP) med den här kursen om lagring, datahantering och affärsmodernisering med GCP.
Moln
Kurs
Bygg interaktiva AI-appar i Sigma med användarinmatning, åtgärder och snygga gränssnitt, utan kodning.
Rapportering
Kurs
Den här kursen ger en introduktion till klustring och dimensionsreduktion i R ur ett maskininlärningsperspektiv.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig arbeta med strömmande data med serverlösa tekniker på AWS.
Moln
Kurs
Innovating with Google Cloud AI
Moln
Kurs
Lär dig att modellera och förutsäga aktiedatavärden med linjära modeller, beslutsträd, random forests och neurala nätverk.
Maskininlärning
Kurs
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Moln
Kurs
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Datavisualisering
Kurs
Utforska Alteryx Designer i en detaljhandelsbaserad datastudie för att stärka försäljningsanalys och strategiskt beslutsfattande.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig hur du tar dig an och vinner tävlingar på Kaggle.
Maskininlärning
Kurs
Använd RNA-Seq differential expression analysis för att identifiera gener som sannolikt är viktiga för olika sjukdomar eller tillstånd.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Bemästra datakompetens! Lär dig färdigheter för individer och organisationer, förstå beteenden och bygg en datavan kultur.
Datakunskap
Kurs
Lär dig beräkna meningsfulla mått på risk och avkastning, och sätt ihop en optimal portfölj för önskad avvägning mellan risk och avkastning.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig vad bayesiansk dataanalys är, hur den fungerar och varför det är ett användbart verktyg i din data science-verktygslåda.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Den här kursen ger dig färdigheterna att analysera, visualisera och förstå nätverk med biblioteket NetworkX.
Sannolikhet och statistik
Kurs
I den här kursen lär du dig att förutsäga framtida händelser med linjär regression, generaliserade additiva modeller, random forests och xgboost.
Maskininlärning
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig använda Python-skript i Power BI för databeredning, visualiseringar och beräkning av korrelationskoefficienter.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig grunderna i att tolka, manipulera och beräkna med datum och tider i R.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig lösa verkliga optimeringsproblem med Python, SciPy och PuLP – från grundläggande till begränsad och komplex optimering.
Programvaruutveckling
Kurs
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
Artificiell intelligens
Kurs
Optimera leveranskedjor med kraften i Python och PuLP.
Explorativ dataanalys
Kurs
Lär dig skapa övertygande och attraktiva visualiseringar som hjälper dig att kommunicera resultat effektivt och ändamålsenligt.
Datavisualisering
Kurs
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Moln
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.