Hoppa till huvudinnehållet

Kurser i data, AI och cloud

Bemästra färdigheter som gör skillnad

Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.

  • Lär dig i din egen takt
  • Skaffa praktisk erfarenhet
  • Slutför kompakta kapitel

Skapa ditt kostnadsfria konto

Fortsätt med GoogleVisa fler alternativ

eller


Genom att fortsätta godkänner du våra användarvillkor, vår integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.
127 Kurser

Kurs

Programmering med dplyr

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 50 recensioner

Lär dig att utföra avancerade dplyr-transformationer och använda dplyr- och ggplot2-kod i funktioner.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Feature Engineering in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 149 recensioner

Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Sentimentanalys i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 95 recensioner

Lär dig sentimentanalys genom att identifiera positivt och negativt språk, specifik känslomässig avsikt och skapa övertygande visualiseringar.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

ChIP-seq with Bioconductor in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 49 recensioner

Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Bayesiansk regressionsmodellering med rstanarm

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 69 recensioner

Lär dig använda Bayesianska skattningsmetoder för att dra bättre slutsatser om linjära regressionsmodeller.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Finansiell handel i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 77 recensioner

Den här kursen går igenom grunderna i finansiell handel och hur du använder quantstrat för att bygga signalbaserade handelsstrategier.

Tillämpad ekonomi

5 timmar

Kurs

Dimensionsreduktion i R

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 97 recensioner

Lär dig tekniker för dimensionsreduktion i R och bemästra funktionsurval och extraktion för dina egna data och modeller.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Värdering av livförsäkringsprodukter i R

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 48 recensioner

Lär dig grunderna i kassaflödesvärdering, arbeta med mänsklig dödlighetsdata och bygg livförsäkringsprodukter i R.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Hyperparameterjustering i R

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 59 recensioner

Lär dig hur du justerar din modells hyperparametrar för att få bästa möjliga prediktiva resultat.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Reguljära uttryck på mellannivå i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 34 recensioner

Manipulera textdata, analysera den och mer genom att bemästra reguljära uttryck och strängavstånd i R.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Öva på statistiska intervjufrågor i R

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 22 recensioner

I den här kursen förbereder du dig för de vanligaste statistiska ämnena, från fördelningar till hypotesprövning, regressionsmodeller och mycket mer.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Skalbar databehandling i R

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 25 recensioner

Lär dig skriva skalbar kod för att arbeta med big data i R med paketen bigmemory och iotools.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Defensiv R-programmering

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 76 recensioner

Lär dig defensiv programmering i R för att göra din kod mer robust.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Skapa dashboards med flexdashboard

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 51 recensioner

I den här kursen lär du dig skapa statiska och interaktiva dashboards med flexdashboard och shiny.

Rapportering

4 timmar

Kurs

Analysera folkräkningsdata från USA i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 38 recensioner

Visualisera och utforska snabbt demografiska data från United States Census Bureau med tidyverse-verktyg.

Explorativ dataanalys

4 timmar

Kurs

Analysera data från sociala medier i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 90 recensioner

Extrahera och visualisera Twitter-data, utför sentiment- och nätverksanalys och kartlägg geolokaliseringen av dina tweets.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Optimizing R Code with Rcpp

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.9+
  • 12 recensioner

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Processkanalys i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 42 recensioner

Lär dig analysera affärsprocesser i R och extrahera handlingsbara insikter från enorma mängder händelsedata.

Rapportering

4 timmar

Kurs

Aktievärdering i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 64 recensioner

Lär dig grunderna i att värdera aktier.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Bayesiansk modellering med RJAGS

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 50 recensioner

I den här kursen lär du dig att implementera mer avancerade Bayesianska modeller med RJAGS.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Prognostisering av produktefterfrågan i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 30 recensioner

Lär dig identifiera viktiga drivkrafter bakom efterfrågan, se säsongseffekter och förutsäga efterfrågan för en produkthierarki från ett verkligt exempel.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Blandningsmodeller i R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 25 recensioner

Lär dig blandningsmodeller: ett praktiskt och formellt statistiskt ramverk för probabilistisk klustring och klassificering.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

FAQs

Vad är datavetenskap?

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.

Hur kan jag lära mig datavetenskap?

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.

Vilka färdigheter krävs för datavetenskap?

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.

Vad kan jag använda datavetenskap till?

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.

Är datavetenskap en bra karriärväg?

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.

Är det svårt att bli datavetare?

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.

Kräver datavetenskap kodning?

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.

Hur lång tid tar det att bli datavetare?

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.

Vilka ämnen kan jag studera inom datavetenskap?

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.

Utveckla dina datakunskaper med DataCamp för mobilen

Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.