Kurs
Avvikelsedetektering i Python
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.8+
- 183 recensioner
Upptäck avvikelser i din dataanalys och utöka din statistiska Python-verktygslåda i denna fyra timmar långa kurs.
Sannolikhet och statistik
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Upptäck avvikelser i din dataanalys och utöka din statistiska Python-verktygslåda i denna fyra timmar långa kurs.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Bygg AI-agentiska arbetsflöden som kan planera, söka, minnas och samarbeta med LlamaIndex.
Artificiell intelligens
Kurs
Utforska Python med vanliga kalkylbladsfunktioner och tekniker!
Programvaruutveckling
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
Lär dig hur du laddar, transformerar och transkriberar tal från råa ljudfiler i Python.
Datamanipulation
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
Skärp dina kunskaper och förbered dig för din nästa intervju genom att öva på Python-intervjufrågor om maskininlärning.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig utföra de två viktigaste uppgifterna inom statistisk inferens: parameterestimering och hypotesprövning.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig bygga avancerade och effektiva maskininlärningsmodeller i Python med ensembletekniker som bagging, boosting och stacking.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig utföra bildanalys med Keras och Python genom att bygga, träna och utvärdera konvolutionella neurala nätverk.
Artificiell intelligens
Kurs
Visualisera säsongsvariationer, trender och andra mönster i dina tidsseriedata.
Datavisualisering
Kurs
Lär dig hur du segmenterar kunder i Python.
Datamanipulation
Kurs
Från kundlivstidsvärde och churnprediktion till segmentering – lär dig och implementera Machine Learning-användningsfall för marknadsföring i Python.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig grundläggande sannolikhetsbegrepp som slumpvariabler, medelvärde och varians, sannolikhetsfördelningar och betingade sannolikheter.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Analysera kundbortfall och bygg en prediktionsmodell med Python.
Explorativ dataanalys
Kurs
Lär dig identifiera, analysera, ta bort och imputera saknade data i Python.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig hur du minskar träningstider för stora språkmodeller med Accelerator och Trainer för distribuerad träning
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig analysera finansiella rapporter med Python. Beräkna kvoter, bedöm finansiell hälsa, hantera saknade värden och presentera din analys.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Den här kursen är för R-användare som vill komma igång med Python!
Programvaruutveckling
Kurs
Analysera tidsseriegrafer, använd bipartita grafer och få färdigheterna att lösa avancerade problem inom nätverksanalys.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Upptäck kraften i diskret händelsesimulering för att optimera dina affärsprocesser. Lär dig utveckla digitala tvillingar med Pythons SimPy-paket.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Få praktisk erfarenhet av att dra säkra slutsatser utifrån data i denna fyra timmar långa kurs om statistisk inferens i Python.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Ta rollen som CFO och lär dig att ge en styrelse råd om nyckeltal samtidigt som du bygger en finansiell prognos.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig bygga pipelines som håller över tid.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig effektiva tekniker i pandas för att optimera din Python-kod.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig lösa allt mer komplexa problem med simuleringar för att generera och analysera data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig om GARCH-modeller, hur du implementerar dem och kalibrerar dem på finansiella data från aktier till valutaväxling.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Maskininlärning
Kurs
Bemästra RAG med Weaviate! Bädda in text och bilder för återhämtning, och experimentera med vektor-, BM25- och hybridsökning.
Artificiell intelligens
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
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 på språng med våra mobilkurser och dagliga femminuters kodningsutmaningar.