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 223 anmeldelser.

6,235 Lærende

Allerede tilmeldt

Opnåede færdigheder:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessAI etik grundprincipperARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced 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 WorkflowsAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBayes' SætningBayesian OptimizationBehandling af tidsserier og sekventielle dataBilledbehandling med OpenCVCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChain-of-thought promptingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: håndtering af støj og uregelmæssige formerData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatanormalisering og afstandsmålDataprivatlivskoncepterDatapræprocesseringDatatransformationDatavaskDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDiffusionsmodellerDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnd-to-end modeludvikling og evalueringEthical AI PrinciplesEtisk beslutningstagningEvalueringsmetrikker for Generativ AIEvolutionær optimeringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness 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 Matching in PythonGAN FundamentalsGAN'erGaussian Mixture Models: probabilistisk klyngeanalyseGenerativ AIGenetiske algoritmerGennemsigtighedsprincipperGradient Boosting for TSGradient DescentGrundlæggende GymnasiumGrundlæggende Reinforcement LearningGrundlæggende klyngeanalyse og algoritmerGrundlæggende prompt engineeringGrænser & DifferentiationHelmert CodingHierarkisk klyngedannelse og dendrogrammerHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingHåndtering af manglende og kategoriske dataImplementering af rekurrente netværk i PyTorchImputation af manglende værdierInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: principper og klyngeoptimeringKolmogorov–Smirnov TestKonvolutionelle neurale netværkKovarians og eigendecompositionKunstige immunsystemerL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLineær regression med PythonLineære TransformationerLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMaskinlæring med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixdekompositionMean-CenteringMetoder til Dynamisk ProgrammeringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelleringstræning og evalueringModeltræning og evalueringMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikkerMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeurale netværkNeuroevolutionNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdetekteringsmetoderOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikelsværmsoptimeringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPipeline-opbygningPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Model CalibrationPromptevalueringPromptforfiningPyTorch-grundlæggendePython-datastrukturerPython-klassifikationsmodellerPython-programmeringRIPPER AlgorithmRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk bevidsthedReliability DiagramsRisk Minimization TheoryRolle- og kontekstpromptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSandsynlighedsfordelingerSandsynlighedsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSerieanalyseStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiske MålStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStruktureret outputdesignSværmintelligensTemporal ValidationTemporal-Difference LearningTensorFlow-grundlæggendeTime Series AnalysisTime Series WindowingTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture UnderstandingTransformereTree-Based ForecastingTuning af hyperparametreUdregning af outliersUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsVAE'erVariational Inference & ELBOVektorer & MatricerWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-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

Introduktion til neurale netværk med Python

4 timer

25 kapitler

Avanceret

4 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Neurale netværk, Modelleringstræning og evaluering, Datapræprocessering, Hyperparametertuning, Maskinlæring med scikit-learn

Introduktion til Maskinlæring med Python

4 timer

32 kapitler

Mellemniveau

21 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Maskinlæring med scikit-learn, Modeltræning og evaluering, Tuning af hyperparametre

Introduktion til NLP med Python

5 timer

29 kapitler

Avanceret

2 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduktion til Tensorflow

2 timer

16 kapitler

Mellemniveau

Opnåede færdigheder: TensorFlow-grundlæggende, Neurale netværk, Python-datastrukturer, Datapræprocessering

Lineær Regression med Python

2 timer

19 kapitler

Mellemniveau

3 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Lineær regression med Python, Modeltræning og evaluering

Klassifikation med Python

3 timer

24 kapitler

Mellemniveau

3 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Python-programmering, Python-klassifikationsmodeller, Logistisk regression, Datapræprocessering, Modeltræning og evaluering, Hyperparametertuning

Klyngeanalyse med Python

4 timer

34 kapitler

Mellemniveau

4 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Grundlæggende klyngeanalyse og algoritmer, Håndtering af manglende og kategoriske data, Datanormalisering og afstandsmål, K-Means: principper og klyngeoptimering, Hierarkisk klyngedannelse og dendrogrammer, DBSCAN: håndtering af støj og uregelmæssige former, Gaussian Mixture Models: probabilistisk klyngeanalyse

Rekurrente Neurale Netværk med Python

3 timer

22 kapitler

Mellemniveau

1 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Forståelse af RNN, LSTM og GRU, Implementering af rekurrente netværk i PyTorch, Behandling af tidsserier og sekventielle data, Anvendelse af RNN til NLP-opgaver (sentimentanalyse), End-to-end modeludvikling og evaluering

Matematik for Datavidenskab

5 timer

51 kapitler

Begynder

12 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Funktioner & Mængder, Serieanalyse, Grænser & Differentiation, Integraler, Gradient Descent, Vektorer & Matricer, Lineære Transformationer, Matrixdekomposition, Sandsynlighedsregler, Bayes' Sætning, Statistiske Mål, Sandsynlighedsfordelinger

Grundlæggende Prompt Engineering

1 time

9 kapitler

Begynder

1 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Grundlæggende prompt engineering, Rolle- og kontekstprompting, Few-shot prompting, Chain-of-thought prompting, Struktureret outputdesign, Promptforfining, Promptevaluering

PyTorch Essentials

3 timer

20 kapitler

Avanceret

2 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: PyTorch-grundlæggende, Neurale netværk, Modeltræning og evaluering

Computer Vision Essentials

4 timer

29 kapitler

Mellemniveau

1 STUDERER NU

Opnåede færdigheder: Billedbehandling med OpenCV, Konvolutionelle neurale netværk, Objektdetekteringsmetoder

1 2 3 4

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