Hoppa till huvudinnehållet

Kurser i data, AI och cloud

Bemästra färdigheter som gör skillnad

Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.

  • Lär dig i din egen takt
  • Skaffa praktisk erfarenhet
  • Slutför kompakta kapitel

Skapa ditt kostnadsfria konto

Fortsätt med GoogleVisa fler alternativ

eller


Genom att fortsätta godkänner du våra Användarvillkor, vår Integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.
345 Kurser

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

4 timmar

Kurs

Working with the OpenAI Responses API

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 60 recensioner

Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.

Artificiell intelligens

3 timmar

Kurs

Marketing Analytics in Tableau

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 85 recensioner

Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.

Dataförberedelse

6 timmar

Kurs

Analyzing IoT Data in Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 102 recensioner

Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Importing Data in Java

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 55 recensioner

Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.

Programvaruutveckling

3 timmar

Kurs

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 21 recensioner

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Moln

4 timmar 45 min

Kurs

Credit Risk Modeling in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 83 recensioner

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Tillämpad ekonomi

4 timmar

Kurs

Sentiment Analysis in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 95 recensioner

Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

Analyzing Social Media Data in Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 32 recensioner

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Python for R Users

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 78 recensioner

This course is for R users who want to get up to speed with Python!

Programvaruutveckling

5 timmar

Kurs

Fraud Detection in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 36 recensioner

Learn to detect fraud with analytics in R.

Maskininlärning

4 timmar

Kurs

AI for Data Analysts

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 13 recensioner

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

4 timmar

Kurs

End-to-End RAG with Weaviate

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.6+
  • 16 recensioner

Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.

Artificiell intelligens

2 timmar

Kurs

Visualizing Geospatial Data in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.5+
  • 86 recensioner

Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.

Datavisualisering

4 timmar

Kurs

Machine Learning in the Tidyverse

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 108 recensioner

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

Maskininlärning

5 timmar

Kurs

Building AI Agents with Haystack

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 39 recensioner

Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.

Artificiell intelligens

1 timme 30 min

Kurs

Market Basket Analysis in R

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 84 recensioner

Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Error and Uncertainty in Google Sheets

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 138 recensioner

Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Cleaning Data in Java

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 60 recensioner

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

Importera och rensa data

4 timmar

Kurs

Monitor and Troubleshoot Azure Solutions

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.7+
  • 64 recensioner

Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.

Moln

3 timmar

Kurs

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 115 recensioner

Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.

Tillämpad ekonomi

3 timmar

Kurs

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 92 recensioner

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

Datamanipulation

4 timmar

Kurs

Statistical Simulation in Python

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 28 recensioner

Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.

Sannolikhet och statistik

4 timmar

Kurs

Analyzing Police Activity with pandas

  • MedelnivåKunskapsnivå
  • 4.8+
  • 25 recensioner

Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.

Datamanipulation

4 timmar

FAQs

Vad är datavetenskap?

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.

Hur kan jag lära mig datavetenskap?

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.

Vilka färdigheter krävs för datavetenskap?

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.

Vad kan jag använda datavetenskap till?

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.

Är datavetenskap en bra karriärväg?

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.

Är det svårt att bli datavetare?

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.

Kräver datavetenskap kodning?

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.

Hur lång tid tar det att bli datavetare?

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.

Vilka ämnen kan jag studera inom datavetenskap?

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.

Utveckla dina datakunskaper med DataCamp för mobilen

Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.