Kurs
Experimental Design in R
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.7+
- 324 recensioner
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Sannolikhet och statistik
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Dataförberedelse
Kurs
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.
Maskininlärning
Kurs
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
Programvaruutveckling
Kurs
Analyze text data in R using the tidy framework.
Datamanipulation
Kurs
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Maskininlärning
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Dataförberedelse
Kurs
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Datamanipulation
Kurs
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Maskininlärning
Kurs
Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
Datateknik
Kurs
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
Datavisualisering
Kurs
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.
Programvaruutveckling
Kurs
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Moln
Kurs
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
Datavisualisering
Kurs
Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
Artificiell intelligens
Kurs
Practice Power BI with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
Datavisualisering
Kurs
Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.
Datateknik
Kurs
Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.
Datavisualisering
Kurs
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Maskininlärning
Kurs
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Datamanipulation
Kurs
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Datavisualisering
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.