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
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Lär dig bygga avancerade och effektiva maskininlärningsmodeller i Python med ensembletekniker som bagging, boosting och stacking.
Maskininlärning
Kurs
Bygg AI-agentiska arbetsflöden som kan planera, söka, minnas och samarbeta med LlamaIndex.
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig utföra bildanalys med Keras och Python genom att bygga, träna och utvärdera konvolutionella neurala nätverk.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Datavisualisering
Kurs
Lär dig använda Amazon Bedrock för att få tillgång till grundläggande AI-modeller och bygga med AI – utan att hantera komplex infrastruktur.
Artificiell intelligens
Kurs
Visualisera säsongsvariationer, trender och andra mönster i dina tidsseriedata.
Datavisualisering
Kurs
I den här kursen lär du dig att importera och hantera finansiella data i Python med olika verktyg och källor.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig identifiera, analysera, ta bort och imputera saknade data i Python.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
Explorativ dataanalys
Kurs
Lär dig hur du minskar träningstider för stora språkmodeller med Accelerator och Trainer för distribuerad träning
Artificiell intelligens
Kurs
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig utföra de två viktigaste uppgifterna inom statistisk inferens: parameterestimering och hypotesprövning.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Förbered dig inför nästa statistikintervju genom att gå igenom begrepp som betingade sannolikheter, A/B-testning, bias-varians-avvägningen och mer.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Utforska koncept och tillämpningar av linjära modeller med python och bygg modeller för att beskriva, förutsäga och utvinna insikter ur datamönster.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Skärp dina kunskaper och förbered dig för din nästa intervju genom att öva på Python-intervjufrågor om maskininlärning.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig bygga pipelines som håller över tid.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig om GARCH-modeller, hur du implementerar dem och kalibrerar dem på finansiella data från aktier till valutaväxling.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig effektiva tekniker i pandas för att optimera din Python-kod.
Programvaruutveckling
Kurs
I den här kursen lär du dig att samla in Twitter-data och analysera Twitter-text, nätverk och geografiskt ursprung.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig importera, rensa och bearbeta IoT-data i Python så att den blir redo för maskininlärning.
Datamanipulation
Kurs
Från kundlivstidsvärde och churnprediktion till segmentering – lär dig och implementera Machine Learning-användningsfall för marknadsföring i Python.
Maskininlärning
Kurs
Bemästra RAG med Weaviate! Bädda in text och bilder för återhämtning, och experimentera med vektor-, BM25- och hybridsökning.
Artificiell intelligens
Kurs
Utforska Python med vanliga kalkylbladsfunktioner och tekniker!
Programvaruutveckling
Kurs
Den här kursen är för R-användare som vill komma igång med Python!
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig analysera finansiella rapporter med Python. Beräkna kvoter, bedöm finansiell hälsa, hantera saknade värden och presentera din analys.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig utveckla deep learning-modeller med Keras.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Maskininlärning
Kurs
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig hur du segmenterar kunder i Python.
Datamanipulation
Kurs
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
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.