Kurs
Machine Learning for Marketing in Python
- MedelnivåKunskapsnivå
- 4.8+
- 168 recensioner
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Maskininlärning
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Maskininlärning
Kurs
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Maskininlärning
Kurs
Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.
Artificiell intelligens
Kurs
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
Dataförberedelse
Kurs
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
Datamanipulation
Kurs
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Programvaruutveckling
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Moln
Kurs
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Maskininlärning
Kurs
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Datamanipulation
Kurs
This course is for R users who want to get up to speed with Python!
Programvaruutveckling
Kurs
Learn to detect fraud with analytics in R.
Maskininlärning
Kurs
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Artificiell intelligens
Kurs
Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Datavisualisering
Kurs
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Maskininlärning
Kurs
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Artificiell intelligens
Kurs
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Datamanipulation
Kurs
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Moln
Kurs
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importera och rensa data
Kurs
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Moln
Kurs
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
Artificiell intelligens
Kurs
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Datamanipulation
Kurs
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Maskininlärning
Kurs
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
Datamanipulation
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.