Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Datamanipulation
Kurs
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Maskininlärning
Kurs
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Discover how the Pinecone vector database is revolutionizing AI application development!
Artificiell intelligens
Kurs
Get to grips with the foundational components of LangChain agents and build custom chat agents.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Datavisualisering
Kurs
Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
Datateknik
Kurs
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.
Programvaruutveckling
Kurs
In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.
Programvaruutveckling
Kurs
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
Artificiell intelligens
Kurs
Master AWS cloud technology with hands-on learning and practical applications in the AWS ecosystem.
Moln
Kurs
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
Datahantering
Kurs
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to work with dates and times in Python.
Programvaruutveckling
Kurs
Dashboards are a must-have in a data-driven world. Increase your impact on business performance with Tableau dashboards.
Datavisualisering
Kurs
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
Artificiell intelligens
Kurs
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
Dataförberedelse
Kurs
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
Datateknik
Kurs
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn the fundamentals of AI security to protect systems from threats, align security with business goals, and mitigate key risks.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Datateknik
Kurs
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to write cleaner, smarter Java code with methods, control flow, and loops.
Programvaruutveckling
Kurs
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Artificiell intelligens
Kurs
Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
Artificiell intelligens
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.