Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Lär dig att distribuera och underhålla tillgångar i Power BI. Du lär dig Power BI Service-gränssnittet och viktiga delar i det, som arbetsytor.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig grunderna i VM:er, containers, Docker och Kubernetes. Förstå skillnaderna för att komma igång!
Programvaruutveckling
Kurs
Gör dina AI-applikationer produktionsklara med OpenAI API.
Artificiell intelligens
Kurs
Använd AI i varje steg av din dataanalys. Skriv skarpare prompts, granska datakvalitet, hitta insikter värda att följa upp och leverera arbete du kan lita på.
Artificiell intelligens
Kurs
I den här kursen lär du dig grunderna i Kubernetes och att distribuera och orkestrera containrar med Manifests och kubectl-instruktioner.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig nyckelkomponenterna i modern dataarkitektur: ingestion, serving, governance och orchestration.
Datateknik
Kurs
Lär dig skriva SQL-frågor för att beräkna nyckeltal som företag använder för att mäta resultat.
Rapportering
Kurs
Lär dig viktiga objektorienterade programmeringskoncept, från grundläggande klasser och objekt till avancerade ämnen som arv och polymorfism.
Programvaruutveckling
Kurs
Utforska de senaste teknikerna för att köra Llama LLM lokalt och integrera det i din stack.
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig teorin bakom att ansvarsfullt hantera dina data för alla AI-projekt, från start till slut och vidare.
Artificiell intelligens
Kurs
Förutsäg bostadspriser och annonsers klickfrekvens genom att implementera, analysera och tolka regressionsanalys i R.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig hämta data från vanliga filformat och system som CSV-filer, kalkylblad, JSON, SQL-databaser och API:er.
Dataförberedelse
Kurs
Skapa nya funktioner för att förbättra prestandan hos dina Machine Learning-modeller.
Maskininlärning
Kurs
Bygg vidare på dina Python-kunskaper för finans genom att lära dig använda datetime, if-satser, DataFrames och mer.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Bygg vidare på din grundläggande kunskap om Power Query i Excel och ta nästa steg mot mästerskap i datatransformation
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig att manipulera och visualisera kategoriska data med pandas och seaborn.
Datamanipulation
Kurs
Hitta tabeller, skapa och hantera nya tabeller och vyer, och skriv underhållbar SQL-kod för att besvara affärsfrågor.
Rapportering
Kurs
Lär dig använda grafiska och numeriska tekniker för att börja avslöja strukturen i dina data.
Explorativ dataanalys
Kurs
Lär dig utföra finansiell analys i Power BI eller tillämpa befintliga finansiella färdigheter med Power BI-datavisualiseringar.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Bygg och distribuera skalbara webbappar och serverlösa funktioner i Azure samtidigt som du bemästrar säkerhet, övervakning och automatisering.
Moln
Kurs
Lär dig skapa experimentella designupplägg och göra robusta statistiska analyser för exakta, tillförlitliga slutsatser!
Sannolikhet och statistik
Kurs
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Artificiell intelligens
Kurs
I den här kursen använder du T-SQL, den variant av SQL som används i Microsofts SQL Server för dataanalys.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig hämta och tolka information från internet med Python-biblioteket scrapy.
Dataförberedelse
Kurs
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig bygga egna SQL-rapporter och dashboards, och finslipa dina färdigheter i datautforskning, rensning och validering.
Rapportering
Kurs
Bemästra Apache Kafka! Från kärnkoncept till avancerad arkitektur – lär dig skapa, hantera och felsöka Kafka för verkliga data streaming-utmaningar!
Datateknik
Kurs
Bash-skriptning låter dig bygga analysflöden i molnet och arbeta med data lagrad i flera filer.
Programvaruutveckling
Kurs
Bygg en kundsupportassistent steg för steg med Googles Agent Development Kit (ADK).
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig grunderna i att arbeta med time series data.
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.