Kurs
Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.8+
- 177 recensioner
Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
Explorativ dataanalys
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
Explorativ dataanalys
Kurs
Lär dig välja, bygga med och säkra AWS-datalager som DynamoDB och S3 genom praktiska konsolövningar och verkliga scenarier.
Moln
Kurs
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Programvaruutveckling
Kurs
Analysera textdata i R med tidy-ramverket.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig identifiera, analysera, ta bort och imputera saknade data i Python.
Datamanipulation
Kurs
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Artificiell intelligens
Kurs
I e-handel är ökad försäljning och minskade kostnader avgörande. Analysera data från ett onlineföretag för husdjursprodukter med Power BI.
Datavisualisering
Kurs
Visualisera säsongsvariationer, trender och andra mönster i dina tidsseriedata.
Datavisualisering
Kurs
Lär dig utföra de två viktigaste uppgifterna inom statistisk inferens: parameterestimering och hypotesprövning.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Lär dig skapa, säkra och hantera API:er med Azure API Management genom praktisk övning.
Moln
Kurs
Denna Power BI-fallstudie följer ett verkligt affärsfall om att hantera lageranalys med DAX och visualiseringar.
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
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
Artificiell intelligens
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
Denna Power BI-fallstudie följer ett verkligt affärsfall där du tillämpar ETL och visualisering.
Datavisualisering
Kurs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Sannolikhet och statistik
Kurs
Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
Artificiell intelligens
Kurs
Lär dig hur du effektivt samlar in och laddar ner data från vilken webbplats som helst med R.
Dataförberedelse
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Artificiell intelligens
Kurs
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Den här kursen lär ut de stora idéerna inom maskininlärning, som hur man bygger och utvärderar prediktiva modeller.
Maskininlärning
Kurs
Lär dig om GARCH-modeller, hur du implementerar dem och kalibrerar dem på finansiella data från aktier till valutaväxling.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Datateknik
Kurs
Utveckla de färdigheter du behöver för att rensa rådata och omvandla den till korrekta insikter.
Dataförberedelse
Kurs
Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.
Datateknik
Kurs
I den här kursen lär du dig att samla in Twitter-data och analysera Twitter-text, nätverk och geografiskt ursprung.
Datamanipulation
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Moln
Kurs
Säkerställ datakonsistens genom att lära dig använda transaktioner och hantera fel i samtidiga miljöer.
Programvaruutveckling
Kurs
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Programvaruutveckling
Kurs
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Moln
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.