Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Använd Seaborns sofistikerade visualiseringsverktyg för att enkelt skapa vackra, informativa visualiseringar.
Datavisualisering
Kurs
Lär dig tekniker för automatiserad hyperparameteroptimering i Python, inklusive Grid, Random och Informed Search.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig att börja utveckla deep learning-modeller med Keras.
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig att utforma Power BI-visualiseringar och rapporter med användarna i åtanke.
Datavisualisering
Kurs
Förstå konceptet att minska dimensionaliteten i dina data och bemästra teknikerna för att göra det i Python.
Maskininlärning
Kurs
Skifta till ett MLOps-tänk som gör att du kan träna, dokumentera, underhålla och skala dina maskininlärningsmodeller till deras fulla potential.
Maskininlärning
Kurs
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Datamanipulation
Kurs
I den här kursen lär sig studenter att skriva frågor som är både effektiva och lätta att läsa och förstå.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig använda viktiga Bioconductor-paket för bioinformatik med dataset från virus, svampar, människor och växter!
Sannolikhet och statistik
Kurs
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Datamanipulation
Kurs
Den här kursen är en introduktion till linjär algebra, ett av de viktigaste matematiska ämnena som ligger till grund för data science.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Bemästra spaCy:s kärnoperationer och träna modeller för naturlig språkbehandling. Extrahera information från ostrukturerade data och identifiera mönster.
Maskininlärning
Kurs
I denna konceptuella kurs (ingen kodning krävs) lär du dig om de fyra stora NoSQL-databaserna och populära motorer.
Datateknik
Kurs
Lär dig utmaningarna med att övervaka maskininlärningsmodeller i produktion, inklusive data- och konceptdrift, samt metoder för att motverka modellförsämring.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig tekniker för att extrahera användbar information från text och bearbeta den till ett format som passar för maskininlärning.
Maskininlärning
Kurs
Omforma DataFrames från brett till långt format, stapla och avstapla rader och kolumner, och hantera DataFrames med flera index.
Datamanipulation
Kurs
Är kunderna begeistrade över dina produkter eller brister din service? Lär dig hur du utför en sentimentanalys från början till slut.
Maskininlärning
Kurs
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig bygga interaktiva och insiktsrika dashboards med Dash och Plotly.
Datavisualisering
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Datateknik
Kurs
Parsa data i valfritt format. Oavsett om det är platta filer, statistisk programvara, databaser eller data direkt från webben.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig upptäcka bedrägerier med Python.
Maskininlärning
Kurs
Bygg grunden du behöver för att tänka statistiskt och tala datans språk.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Säkerställ hög datakvalitet i data science- och data engineering-flöden med Python-biblioteket Great Expectations.
Datateknik
Kurs
R Markdown är ett lättanvänt formateringsspråk för att skapa dynamiska rapporter från R-kod.
Rapportering
Kurs
Bemästra SQL Server-programmering genom att lära dig skapa, uppdatera och köra funktioner och lagrade procedurer.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig optimera, skala och testa Polars-datapipelines för produktionsklar prestanda.
Datamanipulation
Kurs
Förvandla nästan vilken datamängd som helst till ett snyggt format för att göra analysen enklare.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig utföra linjär och logistisk regression med flera förklarande variabler.
Sannolikhet och statistik
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.