Kurs
Introduction to AI Apps in Sigma
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.9+
- 120 recensioner
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
Rapportering
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
Rapportering
Kurs
Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
Övrigt
Kurs
Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.
Datateknik
Kurs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Moln
Kurs
Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.
Datavisualisering
Kurs
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Maskininlärning
Kurs
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Maskininlärning
Kurs
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Datamanipulation
Kurs
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Datamanipulation
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
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Datahantering
Kurs
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Datavisualisering
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Moln
Kurs
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
Artificiell intelligens
Kurs
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Moln
Kurs
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Tillämpad ekonomi
Kurs
Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.
Programvaruutveckling
Kurs
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
Datahantering
Kurs
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Sannolikhet och statistik
Kurs
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Innovating with Google Cloud AI
Moln
Kurs
Learn to design and run your own Monte Carlo simulations using Python!
Sannolikhet och statistik
Kurs
Master strategic data management for business excellence.
Datahantering
Kurs
In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.
Datavisualisering
Kurs
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Artificiell intelligens
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.