Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
Datakunskap
Kurs
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
Sannolikhet och statistik
Kurs
In this course you will learn the basics of machine learning for classification.
Maskininlärning
Kurs
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
Artificiell intelligens
Kurs
Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Moln
Kurs
Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.
Programvaruutveckling
Kurs
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn data management in Databricks with Delta Lake, including ACID transactions, schema enforcement, and security.
Datahantering
Kurs
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Datateknik
Kurs
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Maskininlärning
Kurs
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Datateknik
Kurs
In this course, you will use T-SQL, the flavor of SQL used in Microsofts SQL Server for data analysis.
Programvaruutveckling
Kurs
Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Artificiell intelligens
Kurs
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
Programvaruutveckling
Kurs
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Datateknik
Kurs
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.
Artificiell intelligens
Kurs
Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.
Datateknik
Kurs
Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
Maskininlärning
Kurs
Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.
Artificiell intelligens
Artificiell intelligens
Kurs
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Moln
Kurs
Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
Explorativ dataanalys
Kurs
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Tableau, and need to figure out why customers are churning.
Datavisualisering
Kurs
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
Dataförberedelse
Kurs
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Maskininlärning
Kurs
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.
Maskininlärning
Kurs
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Maskininlärning
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.