Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Maskininlärning
Kurs
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
Artificiell intelligens
Kurs
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Maskininlärning
Kurs
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Tillämpad ekonomi
Kurs
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Datamanipulation
Kurs
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Maskininlärning
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
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Sannolikhet och statistik
Kurs
In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
Datateknik
Kurs
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
Sannolikhet och statistik
Kurs
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Artificiell intelligens
Kurs
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Rapportering
Kurs
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Datamanipulation
Kurs
In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.
Programvaruutveckling
Kurs
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Datavisualisering
Kurs
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
Datavisualisering
Kurs
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Datavisualisering
Kurs
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Maskininlärning
Kurs
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to detect fraud using Python.
Maskininlärning
Kurs
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Sannolikhet och statistik
Kurs
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
Maskininlärning
Kurs
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Datamanipulation
Kurs
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Programvaruutveckling
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.