Kurs
Data Structures and Algorithms in Python
- AvanceradKunskapsnivå
- 4.7+
- 1 129 recensioner
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Programvaruutveckling
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Programvaruutveckling
Kurs
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
Datateknik
Kurs
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Datateknik
Kurs
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Artificiell intelligens
Kurs
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
Artificiell intelligens
Kurs
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Programvaruutveckling
Kurs
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Artificiell intelligens
Kurs
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
Programvaruutveckling
Kurs
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
Programvaruutveckling
Kurs
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
Artificiell intelligens
Kurs
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
Datateknik
Kurs
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Maskininlärning
Kurs
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Artificiell intelligens
Kurs
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Maskininlärning
Kurs
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Maskininlärning
Kurs
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
Programvaruutveckling
Kurs
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Dataförberedelse
Kurs
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Maskininlärning
Kurs
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Maskininlärning
Kurs
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
Datateknik
Kurs
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Maskininlärning
Kurs
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
Datavisualisering
Kurs
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
Artificiell intelligens
Kurs
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Datamanipulation
Kurs
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Sannolikhet och statistik
Kurs
Prepare for your next coding interviews in Python.
Programvaruutveckling
Kurs
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Tillämpad ekonomi
Kurs
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Artificiell intelligens
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.