Data Science

Data Science-kurser

Data Science er området, hvor rå data omdannes til meningsfulde indsigter og intelligente beslutninger. I denne kategori lærer du at indsamle, behandle, analysere, visualisere og modellere data ved hjælp af værktøjer som Python, SQL, maskinlæring og BI-platforme — hvilket forbereder dig på virkelige, datadrevne udfordringer.

4.4

Bedømt efter 276 anmeldelser.

6,414 Lærende

Allerede tilmeldt

Opnåede færdigheder:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessAI etik grundprincipperARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer for Multi-Armed BanditAnalyse af retfærdighed og biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvarlige AI-rammeværkAnsvarlighed i AIAnvendelse af RNN til NLP-opgaver (sentimentanalyse)Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningApproximation TheoryAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayes' SætningBayesian NetworksBayesian OptimizationBehandling af tidsserier og sekventielle dataBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBilledbehandling med OpenCVBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChain-of-thought promptingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: håndtering af støj og uregelmæssige formerData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatanormalisering og afstandsmålDataprivatlivskoncepterDatapræprocesseringDatatransformationDatavaskDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDiffusionsmodellerDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDistance CollapseDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnd-to-end modeludvikling og evalueringEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEtisk beslutningstagningEvaluation Under Distribution ShiftEvalueringsmetrikker for Generativ AIEvolutionær optimeringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-kodningFeature-selektionFeature-skaleringFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesForståelse af RNN, LSTM og GRUFunktioner & MængderFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGAN'erGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistisk klyngeanalyseGeneralization BoundsGenerativ AIGenetiske algoritmerGennemsigtighedsprincipperGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrundlæggende GymnasiumGrundlæggende Reinforcement LearningGrundlæggende klyngeanalyse og algoritmerGrundlæggende prompt engineeringGrænser & DifferentiationHelmert CodingHierarkisk klyngedannelse og dendrogrammerHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingHåndtering af manglende og kategoriske dataIdentity and Access ManagementImplementering af rekurrente netværk i PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputation af manglende værdierIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: principper og klyngeoptimeringKernel MethodsKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKonvolutionelle neurale netværkKovarians og eigendecompositionKunstige immunsystemerL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLineær regression med PythonLineære TransformationerLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMaskinlæring med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixdekompositionMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMetoder til Dynamisk ProgrammeringMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelleringstræning og evalueringModeltræning og evalueringMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikkerMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeurale netværkNeuroevolutionNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdetekteringsmetoderOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPartikelsværmsoptimeringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPipeline-opbygningPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt-Based GeneralizationPromptevalueringPromptforfiningPyTorch-grundlæggendePython-datastrukturerPython-klassifikationsmodellerPython-programmeringQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk bevidsthedReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRolle- og kontekstpromptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLSandsynlighedsfordelingerSandsynlighedsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSerieanalyseServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiske MålStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsStruktureret outputdesignSubword Tokenization AlgorithmsSværmintelligensTemporal ValidationTemporal-Difference LearningTensorFlow-grundlæggendeTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformereTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsTuning af hyperparametreUdregning af outliersUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAE'erVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVektorer & MatricerVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application

Vis mere

Tag en kort quiz og kom tættere på dine mål!

80,000

Eleverne har allerede gennemført kurserne med succes og anvender deres færdigheder på arbejdspladsen

92%

Brugere finder vores kurser nyttige

Kurser

Udforsk Data Science kurser og projekter

Niveau

Lektionstype

Teknologier

Introduction to Neural Networks with Python

4 timer

25 kapitler

Avanceret

5 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn

Introduction to Machine Learning with Python

4 timer

32 kapitler

Mellemniveau

25 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to NLP with Python

5 timer

29 kapitler

Avanceret

2 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 timer

16 kapitler

Mellemniveau

3 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 timer

19 kapitler

Mellemniveau

4 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 timer

24 kapitler

Mellemniveau

2 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Cluster Analysis with Python

4 timer

34 kapitler

Mellemniveau

1 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering

Recurrent Neural Networks with Python

3 timer

22 kapitler

Mellemniveau

2 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation

Mathematics for Data Science with Python

5 timer

51 kapitler

Begynder

15 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 time

12 kapitler

Begynder

5 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Prompt Engineering Basics

1 time

9 kapitler

Begynder

4 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation

PyTorch Essentials

3 timer

20 kapitler

Avanceret

3 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

1 2 3 ...6

1 2 ...

Vælg en karrierevejOmfattende programmer for at mestre en karrierevej

spor

Kun for Ultimate

Maskinlæring Mestring

Mellemniveau

Codefinity fordele

KI-assisteret læring

Omfavn fascinationen for teknologiske færdigheder! Vores KI-assistent giver feedback i realtid, personlige hints og fejlforklaringer, så du trygt kan lære.

Arbejdsområder

Med arbejdsområder kan du oprette og dele projekter direkte på vores platform. Vi har forberedt skabeloner til din bekvemmelighed

Læringsstier

Tag kontrol over din karriereudvikling og start din rejse mod at mestre den nyeste teknologi

Virkelige projekter

Virkelige projekter løfter din portefølje og viser praktiske færdigheder, der imponerer potentielle arbejdsgivere

Hvorfor Codefinity skiller sig ud

Videomateriale

Downloadbare materialer

Ansete certifikater

Interaktivt læringsmiljø

Fejlrettelse

AI-assistent

Adgang til alt indhold med ét abonnement

Codefinity

Videobaserede læringsplatforme

Codefinity

Videobaserede læringsplatforme

Videomateriale

Downloadbare materialer

Ansete certifikater

Interaktivt læringsmiljø

Fejlrettelse

AI-assistent

Adgang til alt indhold med ét abonnement

KarrieremulighederLær om de mest populære erhverv, gennemsnitslønninger og virksomheder, der aktivt søger specialister inden for dette felt.

Dataforsker

Big Data Analytiker

NLP Ingeniør

Deep Learning Ingeniør

AI-Forsker

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Årlig løn

(Gennemsnit i USA)

Ansættende virksomheder

*Kilde: Glassdoor

Udvalgt af studerende fra de allerbedste skoler

Inkluderer 30 af de 30 allerbedste universiteter i USA.

Data Science-kurser: Nøgleinfo og spørgsmål

Introduktion til datavidenskabskurser

Vi tilbyder et bredt udvalg af kurser inden for alle aspekter af datavidenskab, herunder datavisualisering (som "Ultimate visualization with Python"), datamanipulation med Python (som "Ultimate NumPy" eller "Advanced Techniques in pandas"), SQL (som "Introduction to SQL") og maskinlæring (som "ML Introduction with scikit-learn" eller "Introduction to Neural Networks").

Fordele ved vores datavidenskabskurser

Vi tilbyder vores kunder et omfattende pensum, praktisk erfaring og undervisning fra eksperter.

Karrieremuligheder efter gennemførelse af datavidenskabskurser

Efter gennemførelse af et datavidenskabskursus kan du potentielt starte en karriere i en række datadrevne stillinger, herunder data scientist, dataanalytiker, maskinlæringsanalytiker, business intelligence-analytiker, dataingeniør m.fl.

Muligheder inden for datavidenskab

Certifikatinformation

Efter gennemførelse af et af vores datavidenskabsrelaterede kurser modtager du et certifikat, der dokumenterer dine færdigheder og din viden inden for datavidenskab.

Sådan vælger du det rette datavidenskabskursus

Du bør vurdere dine mål, tjekke forudsætninger og gennemgå pensum.

Hvilket kursus er bedst inden for datavidenskabskategorien?

Vi har mange gode kurser inden for datavidenskab, hvor vi især kan fremhæve "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" og "ML Introduction with scikit-learn".

Hvorfor bør jeg overveje at tage et online datavidenskabskursus hos jeres virksomhed?

Vi tilbyder vores kunder et omfattende pensum, praktisk erfaring og undervisning fra eksperter.

Tips til succesfuld gennemførelse af datavidenskabskursus

Det er vigtigt at være organiseret, lære aktivt og øve sig regelmæssigt.

Hvad koster træning i datavidenskabskurser?

Vi tilbyder fleksible prisstrukturer. Vores Pro Plan starter ved 49 USD pr. måned eller 99 USD for tre måneder, med besparelser på vores Pro Annual Plan til 144 USD. Vores Ultimate Plan koster 59 USD pr. måned, 147 USD for tre måneder eller 299 USD årligt. Hver plan inkluderer adgang til ekspertudviklet indhold, interaktive udfordringer og certificering.

Hvilket datavidenskabskursus egner sig bedst til begyndere?

For begyndere kan gode muligheder være "Introduction to SQL" og "Pandas First Steps".

Hvilke nøglekompetencer kræves for at få succes inden for datavidenskab?

Det er en fordel at have grundlæggende programmeringserfaring og fundamentale matematiske kundskaber.

Hvordan adskiller datavidenskab sig fra maskinlæring?

Datavidenskab fokuserer på hele processen med at arbejde med data, mens maskinlæring er en underkategori af datavidenskab, der specifikt beskæftiger sig med udvikling og anvendelse af algoritmer, som gør det muligt for computere at lære af og forudsige ud fra data.

Hvilken indflydelse har datavidenskab på industrien?

Datavidenskab driver innovation og effektivitet på tværs af forskellige industrier ved at levere handlingsorienteret indsigt, forbedre beslutningstagning og optimere processer. For eksempel hjælper det virksomheder med at forstå markedstendenser, kundeadfærd og operationel effektivitet.

Er et datavidenskabskursus svært?

Sværhedsgraden kan variere afhængigt af din baggrund og kursets kompleksitet. Kurser med praktiske øvelser og støtte kan gøre læringsprocessen mere overkommelig. Grundlæggende forståelse for statistik og programmering kan lette sværhedsgraden.

Hvilken uddannelse kræves til datavidenskab?

Selvom en specifik uddannelse ikke altid er påkrævet, har mange data scientists uddannelser inden for områder som datalogi, statistik, matematik eller ingeniørvidenskab. Nogle stillinger kan kræve videregående uddannelser eller specialiserede certificeringer, men praktisk erfaring og færdigheder kan også være meget værdifulde.

Relaterede emner

Webudvikling QA Cloud Computing JavaScript Social Media Management Deep Learning Excel Frontend-udvikling C#Spiludvikling

Hvad siger vores brugere

Deltag 1.5+ millioner avancerer i AI og datafærdigheder hos Codefinity

Klar til at starte?

ProBedste introduktionstilbud$12 /mdÅrlig fakturering

250+ topbedømte kurser

Afslutningscertifikater

KI-assistent i alle kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personlige studieveje

Ubegrænsede arbejdsområder

UltimateAlt du behøver for at booste din karriere$25 /mdÅrlig fakturering

250+ topbedømte kurser

Afslutningscertifikater

KI-assistent i alle kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personlige studieveje

Ubegrænsede arbejdsområder

Topkurser i Data Science kategori

1.	Introduktion til neurale netværk med Python	4 timer	25 kapitler
2.	Introduktion til Maskinlæring med Python	4 timer	32 kapitler
3.	Introduktion til NLP med Python	5 timer	29 kapitler
4.	Introduktion til Tensorflow	2 timer	16 kapitler
5.	Lineær Regression med Python	2 timer	19 kapitler