Kurs
ChIP-seq med Bioconductor i R
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.7+
- 55 recensioner
Analysera och tolka ChIP-seq-data med Bioconductor på ett humant cancerdataset.
Sannolikhet och statistik
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Analysera och tolka ChIP-seq-data med Bioconductor på ett humant cancerdataset.
Sannolikhet och statistik
Kurs
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Moln
Kurs
Lär dig bygga en amorteringsdashboard i Google Sheets med finansiella formler och villkorsstyrda formler.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig använda Bayesianska skattningsmetoder för att dra bättre slutsatser om linjära regressionsmodeller.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig hur du förbereder och organiserar dina data för prediktiv analys.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig att upptäcka bedrägerier med analys i R.
Maskininlärning
Kurs
Specificera och anpassa GARCH-modeller för att prognostisera tidsvarierande volatilitet och value-at-risk.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Moln
Kurs
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Moln
Kurs
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Moln
Kurs
Make Snowflakes AI coding agent follow your teams standards with AGENTS.md, custom Skills, Plugins, and CI/CD reviews.
Artificiell intelligens
Kurs
Öva dina Shiny-kunskaper medan du bygger roliga Shiny-appar för verkliga scenarier!
Rapportering
Kurs
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Moln
Kurs
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Moln
Kurs
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Moln
Kurs
I den här kursen lär du dig att använda data science för flera vanliga marknadsföringsuppgifter.
Maskininlärning
Kurs
Förbättra dina Alteryx-kunskaper med verkliga träningsdata för att utveckla riktade marknadsföringsstrategier och innovativa produkter!
Dataförberedelse
Kurs
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Moln
Kurs
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Moln
Kurs
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Moln
Kurs
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Moln
Kurs
I den här kursen lär du dig att tillämpa maskininlärning inom HR-området.
Maskininlärning
Kurs
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Moln
Kurs
Öva Tableau med vår vårdcase-studie. Analysera data, upptäck effektivitetsinsikter och bygg en dashboard.
Datavisualisering
Kurs
Lyft din analys med denna praktiska kurs som använder SQL med DataLab-arbetsböcker.
Rapportering
Kurs
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Moln
Kurs
Stärk dina kunskaper om ämnena som behandlas i Manipulating Time Series in R med verkliga fallstudiedata.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Moln
Kurs
Den här kursen visar hur du kombinerar och slår ihop dataset med data.table.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig hur du effektivt och smidigt sammanfogar dataset i tabellformat med Python-biblioteket Pandas.
Datamanipulation
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.