Följ korta videor ledda av expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i din webbläsare.
eller
Genom att fortsätta accepterar du våra Användarvillkor, vår Integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.course
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Maskininlärning
course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
Sannolikhet och statistik
course
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Datamanipulation
course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Artificiell intelligens
course
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
Explorativ dataanalys
course
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Explorativ dataanalys
course
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
Programvaruutveckling
course
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Datamanipulation
course
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Artificiell intelligens
course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Datateknik
course
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
Programvaruutveckling
course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Dataförberedelse
course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Maskininlärning
course
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Datamanipulation
course
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
Artificiell intelligens
course
Master data modeling in Power BI.
Datamanipulation
course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Sannolikhet och statistik
course
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Programvaruutveckling
course
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
Datateknik
course
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Datamanipulation
course
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Sannolikhet och statistik
course
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Datavisualisering
course
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
Datateknik
course
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
Datateknik
course
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
Datamanipulation
course
Continue your data visualization journey where youll learn practical techniques for incorporating DAX measures and progressive disclosure in your reports.
Datavisualisering
course
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Datamanipulation
course
Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.
Datateknik
course
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
Programvaruutveckling
course
Learn to write efficient code that executes quickly and allocates resources skillfully to avoid unnecessary overhead.
Programvaruutveckling
Datavetenskap är ett expertområde som fokuserar på att utvinna information från data. Med hjälp av programmeringsfärdigheter, vetenskapliga metoder, algoritmer och mer analyserar dataforskare data för att skapa användbara insikter.
Du behöver lära dig ett programmeringsspråk som Python eller R och behärska principerna för matematik och statistik. Kunskap om dataanalysmetoder och datavetenskapliga verktyg är också viktigt. Det finns många sätt att lära sig datavetenskap. Förutom formella utbildningsmetoder, som en examen eller universitetsstudier, finns det många andra resurser som hjälper dig att lära dig i din egen takt. Förutom onlinekurser och handledningar finns det böcker, videor och mer.
Förutom kunskaper i matematik och statistik behöver data scientists programmeringskunskaper i språk som Python, R och SQL. Dessutom kräver data science förmågan att arbeta med stora datamängder, kunskap om datavisualisering, datahantering och databashantering. Färdigheter inom maskininlärning och djupinlärning kan också vara användbara.
I en professionell kapacitet kan nästan alla branscher använda data science i viss mån. Hälso- och sjukvårdsorganisationer använder data science för att upptäcka och bota sjukdomar, medan finansbolag använder det för att upptäcka och förebygga bedrägerier. Alla typer av branscher använder data science för marknadsföring, till exempel för att bygga rekommendationssystem och analysera kundbortfall.
Ja, data science är bland de snabbast växande sektorerna i USA och världen över. Det är också en av de bäst betalda karriärerna som finns. Enligt data från Payscale tjänar erfarna data scientists i genomsnitt 97 609 dollar och har ett nöjdhetsbetyg på fyra av fem stjärnor i USA.
Det finns några saker att tänka på här. För det första kan det vara konkurrenskraftigt att komma in på en data science-examen, och den kräver ofta genomgående höga betyg. På samma sätt kräver många av de färdigheter som krävs för data science mycket studier och tålamod. Det kan ta flera månader att behärska alla nödvändiga grunder, såväl som mycket praktisk erfarenhet för att säkra en ingångsposition.
Ja, du behöver viss kodningserfarenhet i språk som Python, R, SQL, Java och C/C++. Men på grund av dess relativt enkla syntax är programmeringsspråket Python ofta det föredragna valet bland nybörjare.
För en person utan tidigare kodningserfarenhet och/eller matematisk bakgrund kan det vanligtvis ta 7 till 12 månader av intensiva studier för att nå nivån av en data scientist på ingångsnivå. Det är dock viktigt att komma ihåg att det inte nödvändigtvis gör dig till en riktig data scientist om du bara lär dig den teoretiska grunden inom data science.
När du väl behärskar grunderna i datavetenskap kan du specialisera dig inom en mängd olika områden, inklusive maskininlärning, artificiell intelligens, stordataanalys, affärsanalys och intelligens, datautvinning och mer.
Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.