Kurs
Designing Machine Learning Workflows in Python
- AvanceradKunskapsnivå
- 4.8+
- 94 recensioner
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Maskininlärning
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.
Datateknik
Kurs
Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
Datakunskap
Kurs
Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.
Rapportering
Kurs
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
Datavisualisering
Kurs
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Programvaruutveckling
Kurs
Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
Artificiell intelligens
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Moln
Kurs
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Programvaruutveckling
Kurs
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Maskininlärning
Kurs
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Maskininlärning
Kurs
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to segment customers in Python.
Datamanipulation
Kurs
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn efficient techniques in pandas to optimize your Python code.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Maskininlärning
Kurs
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Ensure data consistency by learning how to use transactions and handle errors in concurrent environments.
Programvaruutveckling
Kurs
Trust and Security with Google Cloud
Moln
Kurs
Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
Moln
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importera och rensa data
Kurs
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.
Explorativ dataanalys
Kurs
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Moln
Kurs
Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.
Datateknik
Kurs
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Datavisualisering
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.