Kurs
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.8+
- 133 recensioner
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Moln
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Moln
Kurs
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Moln
Kurs
Automatisera datamanipulation med KNIME och bemästra sammanslagning, aggregering, databearbetsflöden och avancerad filhantering.
Datamanipulation
Kurs
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Programvaruutveckling
Kurs
Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig enkätdesign med vanliga designstrukturer och visualisera samt analysera enkätresultat.
Sannolikhet och statistik
Kurs
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Moln
Kurs
Lär dig grunderna i att värdera aktier.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig använda plotly i R för att skapa interaktiva datavisualiseringar som stärker ditt databerättande.
Datavisualisering
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Moln
Kurs
Extrahera och visualisera Twitter-data, utför sentiment- och nätverksanalys och kartlägg geolokaliseringen av dina tweets.
Datamanipulation
Kurs
Scaling with Google Cloud Operations
Moln
Kurs
Lär dig hur du effektivt samlar in och laddar ner data från vilken webbplats som helst med R.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig bygga pipelines som håller över tid.
Maskininlärning
Kurs
Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
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
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
Lås upp datans potential genom att lära dig upptäcka och minska bias för exakt analys och tillförlitliga modeller.
Datahantering
Kurs
Lär dig modellera kreditrisk med logistisk regression och beslutsträd i praktiska, verkliga scenarier.
Tillämpad ekonomi
Kurs
I e-handel är ökad försäljning och minskade kostnader avgörande. Analysera data från ett onlineföretag för husdjursprodukter med Power BI.
Datavisualisering
Kurs
I den här kursen lär du dig att använda och presentera logistiska regressionsmodeller för att göra förutsägelser.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig om GARCH-modeller, hur du implementerar dem och kalibrerar dem på finansiella data från aktier till valutaväxling.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig att utföra avancerade dplyr-transformationer och använda dplyr- och ggplot2-kod i funktioner.
Datamanipulation
Kurs
I den här kursen lär du dig tekniker för att göra statistisk inferens på numeriska data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig effektivisera dina maskininlärningsarbetsflöden med tidymodels.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig om MLOps, inklusive verktyg och arbetssätt för att automatisera och skala maskininlärningsapplikationer.
Maskininlärning
Kurs
Analysera tidsseriegrafer, använd bipartita grafer och få färdigheterna att lösa avancerade problem inom nätverksanalys.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig analysera och visualisera nätverksdata med paketet igraph och skapa interaktiva nätverksdiagram med threejs.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig effektiva tekniker i pandas för att optimera din Python-kod.
Programvaruutveckling
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.