Kurs
Trust and Security with Google Cloud
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.8+
- 83 recensioner
Trust and Security with Google Cloud
Moln
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Trust and Security with Google Cloud
Moln
Kurs
Gör dig redo att kategorisera! I den här kursen arbetar du med icke-numeriska data, som jobbtitlar eller enkätsvar, med Tidyverse-landskapet.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig skapa interaktiva instrumentpaneler med R med det kraftfulla paketet shinydashboard. Skapa dynamiska och engagerande visualiseringar för din publik.
Rapportering
Kurs
Lär dig företagsvärdering med verkliga tillämpningar och fallstudier med diskonterade kassaflöden (DCF).
Tillämpad ekonomi
Kurs
Utforska olika programmeringsparadigm, inklusive imperativ och deklarativ, procedur-, funktionell och objektorienterad programmering.
Programvaruutveckling
Kurs
Utnyttja kraften i tidyverse-verktyg för att skapa grafik av publiceringskvalitet och skräddarsydda rapporter som kommunicerar dina resultat.
Datavisualisering
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Moln
Kurs
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Moln
Kurs
Tillämpa dina finance- och R-kunskaper för att backtesta, analysera och optimera finansiella portföljer.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Lär dig skapa interaktiva webbkartor enkelt med leaflet.
Datavisualisering
Kurs
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Moln
Kurs
Arbeta med riskfaktorers avkastningsserier, studera deras empiriska egenskaper och gör uppskattningar av value-at-risk.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Moln
Kurs
Lär dig använda plotly i R för att skapa interaktiva datavisualiseringar som stärker ditt databerättande.
Datavisualisering
Kurs
Förbättra dina KNIME-kunskaper med vår kurs om datatransformation, kolumnoperationer och arbetsflödesoptimering.
Dataförberedelse
Kurs
Bemästra kärnkoncept för datamanipulation som filtrering, urval och beräkning av gruppvisa statistik med data.table.
Datamanipulation
Kurs
Scaling with Google Cloud Operations
Moln
Kurs
Lås upp datans potential genom att lära dig upptäcka och minska bias för exakt analys och tillförlitliga modeller.
Datahantering
Kurs
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Moln
Kurs
Gå från MATLAB genom att lära dig några grundläggande Python-koncept och dyka in i paketen NumPy och Matplotlib.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig använda villkorsstyrd formatering med dina data via inbyggda alternativ och genom att skapa egna formler.
Datamanipulation
Kurs
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
Datavisualisering
Kurs
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Moln
Kurs
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Moln
Kurs
Upptäck vad all DeepSeek-hype egentligen handlade om! Bygg applikationer med DeepSeeks R1- och V3-modeller.
Artificiell intelligens
Kurs
Automatisera datamanipulation med KNIME och bemästra sammanslagning, aggregering, databearbetsflöden och avancerad filhantering.
Datamanipulation
Kurs
Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
Datahantering
Kurs
Lär dig översätta din SAS-kunskap till R och analysera data med detta kostnadsfria och kraftfulla programspråk.
Programvaruutveckling
Kurs
Lär dig om MLOps, inklusive verktyg och arbetssätt för att automatisera och skala maskininlärningsapplikationer.
Maskininlärning
Kurs
Bygg ett Databricks Genie-utrymme från början till slut: beskrivningar, synonymer, instruktioner, tabellrelationer, exempelfrågor, övervakning och riktmärken.
Datateknik
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.