Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Moln
Kurs
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Maskininlärning
Kurs
Analysera könets påverkan på polisens agerande med pandas och Stanford Open Policing Project-datat.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig visualisera tidsserier i R och öva sedan med en fallstudie om aktieurval.
Datavisualisering
Kurs
Säkerställ datakonsistens genom att lära dig använda transaktioner och hantera fel i samtidiga miljöer.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
Datavisualisering
Kurs
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig utveckla deep learning-modeller med Keras.
Artificiell intelligens
Kurs
Utforska latenta variabler, som personlighet, med explorativ och konfirmatorisk faktoranalys.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig verktyg och tekniker för att utnyttja dina egna big data för att skapa positiva upplevelser för dina användare.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig analysera affärsprocesser i R och extrahera handlingsbara insikter från enorma mängder händelsedata.
Rapportering
Kurs
Lär dig använda villkorsstyrd formatering med dina data via inbyggda alternativ och genom att skapa egna formler.
Datamanipulation
Kurs
Säkra AWS-arbetslaster: minsta IAM-behörighet, kortlivade inloggningsuppgifter, API-auktorisering, hemlighetshantering, kryptering, CloudTrail-underlag.
Moln
Kurs
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Moln
Kurs
Lär dig finansiell analys i KNIME med verkliga data och förbättra dina färdigheter i databereddning och arbetsflöden.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Moln
Kurs
Apply statistical thinking to real-world data sets och få ut användbara insikter snabbt.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig använda PostgreSQL för att hantera tidsserieanalys effektivt och tillämpa dessa tekniker på verkliga data.
Datamanipulation
Kurs
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Moln
Kurs
Lär dig att manipulera, visualisera och utföra statistiska tester genom en serie fallstudier inom HR-analys.
Explorativ dataanalys
Kurs
Lär dig använda Census API för att arbeta med demografiska och socioekonomiska data.
Explorativ dataanalys
Kurs
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Datavisualisering
Kurs
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Moln
Kurs
Visualisera big data i R med ggplot2 och trelliscopejs.
Datavisualisering
Kurs
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Moln
Kurs
Lär dig att bearbeta känslig information med integritetsbevarande tekniker.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig skapa och bedöma mätmodeller som används för att bekräfta strukturen i en skala eller enkät.
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.