Kurs
GARCH Models in R
- AvanceradKunskapsnivå
- 4.8+
- 95 recensioner
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Tillämpad ekonomi
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Tillämpad ekonomi
Kurs
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
Maskininlärning
Kurs
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.
Maskininlärning
Kurs
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Moln
Kurs
Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Moln
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
Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
Datavisualisering
Kurs
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn how to use Python parallel programming with Dask to upscale your workflows and efficiently handle big data.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Maskininlärning
Kurs
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
Datamanipulation
Kurs
Explore HR data analysis in Tableau with this case study.
Datavisualisering
Kurs
Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.
Explorativ dataanalys
Kurs
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.
Maskininlärning
Kurs
Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.
Maskininlärning
Kurs
Scaling with Google Cloud Operations
Moln
Kurs
Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
Artificiell intelligens
Kurs
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Moln
Kurs
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.
Maskininlärning
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Moln
Kurs
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Moln
Kurs
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
Tillämpad ekonomi
Kurs
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Moln
Kurs
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
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.