Kurs
ARIMA-modeller i Python
- AvanceradKunskapsnivå
- 4.8+
- 460 recensioner
Lär dig ARIMA-modeller i Python och bli expert på tidsserieanalys.
Maskininlärning
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Lär dig ARIMA-modeller i Python och bli expert på tidsserieanalys.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig bygga intelligenta agenter som resonerar, agerar och löser verkliga uppgifter med Python.
Artificiell intelligens
Kurs
Anslut Java till PostgreSQL med JDBC. Skriv säkra frågor, hantera transaktioner och hantera stora datamängder effektivt.
Programvaruutveckling
Kurs
Get redo för nästa kodningsintervju i Python.
Programvaruutveckling
Kurs
Bygg mer exakta och tillförlitliga RAG-system med Graph RAG och hybrid RAG.
Artificiell intelligens
Kurs
Den här kursen täcker allt du behöver veta för att bygga ett grundläggande övervakningssystem för maskininlärning i Python
Maskininlärning
Kurs
Bemästra Databricks med Python: lär dig autentisera, hantera kluster, automatisera jobb och fråga AI-modeller programmatiskt.
Artificiell intelligens
Kurs
I den här kursen lär du dig att göra inferens med linjära modeller.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig hur du tar dig an och vinner tävlingar på Kaggle.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig och använd kraftfulla Deep Reinforcement Learning-algoritmer, inklusive förfinings- och optimeringstekniker.
Artificiell intelligens
Kurs
Hantera komplexiteten i din kod med objektorienterad programmering med S3- och R6-systemen.
Programvaruutveckling
Kurs
Bygg verkliga applikationer med Python—öva OOP och mjukvarutekniska principer för att skriva ren och underhållbar kod.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig arbeta med strömmande data med serverlösa tekniker på AWS.
Moln
Kurs
Lär dig bygga avancerade och effektiva maskininlärningsmodeller i Python med ensembletekniker som bagging, boosting och stacking.
Maskininlärning
Kurs
Behärska data wrangling och feature engineering – de moment data scientists lägger 70–80 % av sin tid på.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig hur du får GenAI-modeller att verkligen spegla mänskliga värderingar samtidigt som du får praktisk erfarenhet av avancerade LLM:er.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importera och rensa data
Kurs
Få praktisk erfarenhet av att dra säkra slutsatser utifrån data i denna fyra timmar långa kurs om statistisk inferens i Python.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig att anpassa hierarkiska modeller med random effects.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Utveckla en bättre intuition för avancerad sannolikhet, riskbedömning och simuleringstekniker för att fatta datadrivna affärsbeslut med självförtroende.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Skärp dina kunskaper och förbered dig för din nästa intervju genom att öva på Python-intervjufrågor om maskininlärning.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig utföra bildanalys med Keras och Python genom att bygga, träna och utvärdera konvolutionella neurala nätverk.
Artificiell intelligens
Kurs
I den här kursen lär du dig tekniker för att göra statistisk inferens på numeriska data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig skriva rekursiva frågor och fråga hierarkiska datastrukturer.
Programvaruutveckling
Kurs
Bygg AI-agentiska arbetsflöden som kan planera, söka, minnas och samarbeta med LlamaIndex.
Artificiell intelligens
Kurs
Utöka din regressionsverktygslåda med logistiska och Poisson-modeller och lär dig träna, förstå och validera dem samt göra prognoser.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig bygga pipelines som håller över tid.
Maskininlärning
Kurs
Analysera tidsseriegrafer, använd bipartita grafer och få färdigheterna att lösa avancerade problem inom nätverksanalys.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Förbered dig inför nästa statistikintervju genom att gå igenom begrepp som betingade sannolikheter, A/B-testning, bias-varians-avvägningen och mer.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Upptäck kraften i diskret händelsesimulering för att optimera dina affärsprocesser. Lär dig utveckla digitala tvillingar med Pythons SimPy-paket.
Sannolikhet och statistik
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 på språng med våra mobilkurser och dagliga femminuters kodningsutmaningar.