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.
179 Kurser

Kurs

Ensemblemetoder i Python

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 414 recensioner

Lär dig bygga avancerade och effektiva maskininlärningsmodeller i Python med ensembletekniker som bagging, boosting och stacking.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Bildmodellering med Keras

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 89 recensioner

Lär dig utföra bildanalys med Keras och Python genom att bygga, träna och utvärdera konvolutionella neurala nätverk.

Artificiell intelligens

4 timmar

Kurs

Visualizing Geospatial Data in Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 342 recensioner

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

Datavisualisering

4 timmar

Kurs

Introduktion till Amazon Bedrock

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 131 recensioner

Lär dig använda Amazon Bedrock för att få tillgång till grundläggande AI-modeller och bygga med AI – utan att hantera komplex infrastruktur.

Artificiell intelligens

3 timmar

Kurs

Hantera saknade värden i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 183 recensioner

Lär dig identifiera, analysera, ta bort och imputera saknade data i Python.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Effektiv AI-modellträning med PyTorch

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 103 recensioner

Lär dig hur du minskar träningstider för stora språkmodeller med Accelerator och Trainer för distribuerad träning

Artificiell intelligens

4 timmar

Kurs

Statistiskt tänkande i Python (del 2)

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 255 recensioner

Lär dig utföra de två viktigaste uppgifterna inom statistisk inferens: parameterestimering och hypotesprövning.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Öva på statistikintervjufrågor i Python

  • AvanceradKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 88 recensioner

Förbered dig inför nästa statistikintervju genom att gå igenom begrepp som betingade sannolikheter, A/B-testning, bias-varians-avvägningen och mer.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Introduktion till linjär modellering i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 219 recensioner

Utforska koncept och tillämpningar av linjära modeller med python och bygg modeller för att beskriva, förutsäga och utvinna insikter ur datamönster.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

GARCH-modeller i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 191 recensioner

Lär dig om GARCH-modeller, hur du implementerar dem och kalibrerar dem på finansiella data från aktier till valutaväxling.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Effektiv kodning med pandas

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 156 recensioner

Lär dig effektiva tekniker i pandas för att optimera din Python-kod.

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Analys av sociala medier i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 32 recensioner

I den här kursen lär du dig att samla in Twitter-data och analysera Twitter-text, nätverk och geografiskt ursprung.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Analysera IoT-data i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 108 recensioner

Lär dig importera, rensa och bearbeta IoT-data i Python så att den blir redo för maskininlärning.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Maskininlärning för marknadsföring i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 172 recensioner

Från kundlivstidsvärde och churnprediktion till segmentering – lär dig och implementera Machine Learning-användningsfall för marknadsföring i Python.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

End-to-End RAG med Weaviate

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.6+
  • 18 recensioner

Bemästra RAG med Weaviate! Bädda in text och bilder för återhämtning, och experimentera med vektor-, BM25- och hybrid­sökning.

Artificiell intelligens

2 timmar

Kurs

Python för kalkylbladsanvändare

  • GrundläggandeKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 34 recensioner

Utforska Python med vanliga kalkylbladsfunktioner och tekniker!

Programvaruutveckling

4 timmar

Kurs

Python för R-användare

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 80 recensioner

Den här kursen är för R-användare som vill komma igång med Python!

Programvaruutveckling

5 timmar

Kurs

Analysera finansiella rapporter i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 114 recensioner

Lär dig analysera finansiella rapporter med Python. Beräkna kvoter, bedöm finansiell hälsa, hantera saknade värden och presentera din analys.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Statistisk simulering i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 28 recensioner

Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Kundsegmentering i Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 169 recensioner

Lär dig hur du segmenterar kunder i Python.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Case Studies in Statistical Thinking

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.9+
  • 85 recensioner

Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

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.