Kurs
R för SAS-användare
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.7+
- 28 recensioner
Lär dig översätta din SAS-kunskap till R och analysera data med detta kostnadsfria och kraftfulla programspråk.
Programvaruutveckling
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Lär dig översätta din SAS-kunskap till R och analysera data med detta kostnadsfria och kraftfulla programspråk.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig om MLOps, inklusive verktyg och arbetssätt för att automatisera och skala maskininlärningsapplikationer.
Maskininlärning
Kurs
GAM-modeller beskriver relationer i data som icke-linjära funktioner som är mycket anpassningsbara för olika typer av datavetenskapsproblem.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig grunderna i A/B-testning i R, inklusive hur du utformar experiment, analyserar data, förutspår resultat och presenterar resultat med visualiseringar.
Sannolikhet och statistik
Kurs
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Moln
Kurs
Lär dig att utföra avancerade dplyr-transformationer och använda dplyr- och ggplot2-kod i funktioner.
Datamanipulation
Kurs
Analysera tidsseriegrafer, använd bipartita grafer och få färdigheterna att lösa avancerade problem inom nätverksanalys.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Bygg ett Databricks Genie-utrymme från början till slut: beskrivningar, synonymer, instruktioner, tabellrelationer, exempelfrågor, övervakning och riktmärken.
Datateknik
Kurs
Stärk dina kunskaper om ämnena som behandlas i Manipulating Time Series in R med verkliga fallstudiedata.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Specificera och anpassa GARCH-modeller för att prognostisera tidsvarierande volatilitet och value-at-risk.
Tillämpad ekonomi
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
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Moln
Kurs
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.
Maskininlärning
Kurs
Utforska HR-dataanalys i Tableau med denna fallstudie.
Datavisualisering
Kurs
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Moln
Kurs
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Moln
Kurs
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Moln
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
I den här kursen lär du dig att tillämpa maskininlärning inom HR-området.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig hur obligationer fungerar, hur du prissätter dem och bedömer vissa risker med paketen numpy och numpy-financial.
Tillämpad ekonomi
Kurs
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Moln
Kurs
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Maskininlärning
Kurs
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
Maskininlärning
Kurs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Moln
Kurs
Lär dig använda Bayesianska skattningsmetoder för att dra bättre slutsatser om linjära regressionsmodeller.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Moln
Kurs
Den här kursen går igenom grunderna i finansiell handel och hur du använder quantstrat för att bygga signalbaserade handelsstrategier.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
Datavisualisering
Kurs
Öva Tableau med vår vårdcase-studie. Analysera data, upptäck effektivitetsinsikter och bygg en dashboard.
Datavisualisering
Kurs
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Moln
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.