Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Moln
Kurs
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Moln
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Moln
Kurs
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Moln
Kurs
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
Programvaruutveckling
Kurs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Moln
Kurs
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Sannolikhet och statistik
Kurs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Moln
Kurs
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Moln
Kurs
Learn defensive programming in R to make your code more robust.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.
Maskininlärning
Kurs
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Datamanipulation
Kurs
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Explorativ dataanalys
Kurs
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
Datavisualisering
Kurs
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Moln
Kurs
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Programvaruutveckling
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Artificiell intelligens
Kurs
Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.
Datateknik
Kurs
Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?
Artificiell intelligens
Kurs
Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.
Datavisualisering
Kurs
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Moln
Kurs
Predict employee turnover and design retention strategies.
Maskininlärning
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.