Data Science

Data Science -kurssit

Data Science on ala, jossa raaka data muutetaan merkityksellisiksi oivalluksiksi ja älykkäiksi päätöksiksi. Tässä kategoriassa opit keräämään, käsittelemään, analysoimaan, visualisoimaan ja mallintamaan dataa hyödyntäen työkaluja kuten Python, SQL, koneoppiminen ja BI-alustat — valmistaen sinut todellisiin dataohjattuihin haasteisiin.

4.5

Arvioitu perustuen 321 arvostelut.

6,550 Oppijat

Jo ilmoittautunut

Hankitut taidot:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAikasarjojen ja jaksollisen datan käsittelyAineiston esikäsittelyAjallisen eron oppiminenAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow Data ModelAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBayesin kaavaBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChain-of-thought-kehotteiden hyödyntäminenChi-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 VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: kohinan käsittely ja epäsäännölliset muodotData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatan esikäsittelyDatan muuntaminenDatan normalisointi ja etäisyysmittaritDatan puhdistusDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDiffuusiomallitDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsDynaamisen ohjelmoinnin menetelmätEettinen päätöksentekoEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvoluutio-optimointiExperiment 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 MethodsFew-shot-kehotteiden käyttöFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktiot ja joukko-oppiFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGAN:tGaussian DistributionGaussian Mixture Models: todennäköisyyspohjainen klusterointiGeneettiset algoritmitGeneralization BoundsGeneratiivinen tekoälyGeneratiivisen tekoälyn arviointimittaritGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradienttimenetelmäGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGymnasiumin perusteetHelmert CodingHierarkkinen klusterointi ja dendrogrammitHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametrien viritysHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraalitInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: periaatteet ja klusterien optimointiKehotteiden arviointiKehotteiden hienosäätöKeinotekoiset immuunijärjestelmätKernel MethodsKlusteroinnin perusteet ja algoritmitKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKoneoppiminen Scikit-learnillaKoneoppiminen scikit-learnillaKonvoluutiohermoverkotKovarianssi ja ominaisarvohajotelmaKuvankäsittely OpenCV:lläL1, 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 GeneralizationLineaarinen regressio PythonillaLineaariset muunnoksetLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistinen regressioLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionLuonnollisen kielen hallintaLuonnollisen kielen käsittelyLäpinäkyvyyden periaatteetMLOps FundamentalsMallien kehitys ja arviointi päästä päähänMallin koulutus ja arviointiManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatriisin hajotelmatMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMinimum-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 DetectionMomentum MethodsMoniaseiset bandiittialgoritmitMonitoring Model DegradationMonte Carlo -tekniikatMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeuroevoluutioNeuroverkotNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Null Handling in ArrowODE Formulations in Generative ModelsObjektintunnistusmenetelmätOffline vs Online Evaluation ReasoningOikeudenmukaisuuden ja puolueellisuuden analyysiOminaisuuksien koodausOminaisuuksien rakentaminenOminaisuuksien skaalausOminaisuuksien valintaOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPartikkeliparvioptimointiParviälyPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPoikkeamien tunnistusPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt engineeringin perusteetPrompt-Based GeneralizationPutkien rakentaminenPuuttuvan ja kategorisen datan käsittelyPuuttuvien arvojen imputointiPyArrow API UsagePyTorchin perusteetPython-luokittelumallitPython-ohjelmointiPythonin tietorakenteetPääkomponenttianalyysi (PCA)Quantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRNN-, LSTM- ja GRU-verkkojen ymmärtäminenRNN-verkkojen soveltaminen NLP-tehtäviin (sentimenttianalyysi)Rademacher ComplexityRajat ja derivaatatRakenteisen ulostulon suunnitteluRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Rekursiivisten verkkojen toteutus PyTorchillaReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRooli- ja kontekstipohjainen kehotteiden suunnitteluRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLSarjojen analyysiScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSubword Tokenization AlgorithmsSääntelytietoisuusTekoälyn etiikan perusteetTemporal ValidationTensorFlow-perusteetTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTietosuojan käsitteetTilastolliset tunnusluvutTime Series AnalysisTime Series WindowingTodennäköisyysjakaumatTodennäköisyyssäännötTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformeritTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUlottuvuuksien vähentäminenUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceVAE:tVC DimensionVahvistusoppimisen perusteetVariational Inference & ELBOVastuu tekoälyssäVastuullisen tekoälyn viitekehyksetVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVektorit ja matriisitVocabulary 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

Näytä lisää

Tee lyhyt tietovisa ja lähesty tavoitteitasi!

80,000

Opiskelijat ovat jo menestyksekkäästi suorittaneet kurssit ja käyttävät taitojaan työpaikalla

92%

Käyttäjät kokevat kurssimme hyödyllisiksi

Kurssit

Selaa Data Science kurssit ja projektit

Taso

Oppitunnin tyyppi

Teknologiat

Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla

4 tuntia

25 luvut

Edistynyt

18 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Neuroverkot, Mallin koulutus ja arviointi, Datan esikäsittely, Hyperparametrien viritys, Koneoppiminen scikit-learnilla

Johdatus koneoppimiseen Pythonilla

4 tuntia

32 luvut

Keskitaso

15 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Koneoppiminen Scikit-learnilla, Mallin koulutus ja arviointi, Hyperparametrien viritys

Johdatus NLP:hen Pythonilla

5 tuntia

29 luvut

Edistynyt

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Luonnollisen kielen käsittely, Luonnollisen kielen hallinta

Johdanto TensorFlow'hun

2 tuntia

16 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: TensorFlow-perusteet, Neuroverkot, Pythonin tietorakenteet, Datan esikäsittely

Lineaarinen Regressio Pythonilla

2 tuntia

19 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Lineaarinen regressio Pythonilla, Mallin koulutus ja arviointi

Luokittelu Pythonilla

3 tuntia

24 luvut

Keskitaso

Opitut taidot: Python-ohjelmointi, Python-luokittelumallit, Logistinen regressio, Aineiston esikäsittely, Mallin koulutus ja arviointi, Hyperparametrien viritys

Klusterianalyysi Pythonilla

4 tuntia

34 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Klusteroinnin perusteet ja algoritmit, Puuttuvan ja kategorisen datan käsittely, Datan normalisointi ja etäisyysmittarit, K-Means: periaatteet ja klusterien optimointi, Hierarkkinen klusterointi ja dendrogrammit, DBSCAN: kohinan käsittely ja epäsäännölliset muodot, Gaussian Mixture Models: todennäköisyyspohjainen klusterointi

Rekursiiviset Neuroverkot Pythonilla

3 tuntia

22 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: RNN-, LSTM- ja GRU-verkkojen ymmärtäminen, Rekursiivisten verkkojen toteutus PyTorchilla, Aikasarjojen ja jaksollisen datan käsittely, RNN-verkkojen soveltaminen NLP-tehtäviin (sentimenttianalyysi), Mallien kehitys ja arviointi päästä päähän

Matematiikka Data-analytiikalle

5 tuntia

51 luvut

Aloittelija

8 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Funktiot ja joukko-oppi, Sarjojen analyysi, Rajat ja derivaatat, Integraalit, Gradienttimenetelmä, Vektorit ja matriisit, Lineaariset muunnokset, Matriisin hajotelmat, Todennäköisyyssäännöt, Bayesin kaava, Tilastolliset tunnusluvut, Todennäköisyysjakaumat

Datan Esikäsittely ja Ominaisuuksien Rakentaminen

1 tunti

12 luvut

Aloittelija

6 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Datan puhdistus, Puuttuvien arvojen imputointi, Poikkeamien tunnistus, Ominaisuuksien koodaus, Ominaisuuksien skaalaus, Datan muuntaminen, Ominaisuuksien rakentaminen, Ominaisuuksien valinta, Putkien rakentaminen

Prompt Engineeringin Perusteet

1 tunti

9 luvut

Aloittelija

3 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Prompt engineeringin perusteet, Rooli- ja kontekstipohjainen kehotteiden suunnittelu, Few-shot-kehotteiden käyttö, Chain-of-thought-kehotteiden hyödyntäminen, Rakenteisen ulostulon suunnittelu, Kehotteiden hienosäätö, Kehotteiden arviointi

Pytorch Essentials

3 tuntia

20 luvut

Edistynyt

3 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: PyTorchin perusteet, Neuroverkot, Mallin koulutus ja arviointi

1 2 3 ...6

1 2 ...

Valitse urapolkuKattavat ohjelmat urapolun hallintaan

polku

Vain Ultimate

Koneoppimisen Hallinta

Keskitaso

Codefinityn edut

Tekoälyavusteinen oppiminen

Omaksu teknologiaosaamisen kiehtovuus! Tekoälyavustajamme antaa reaaliaikaista palautetta, henkilökohtaisia vinkkejä ja virheiden selityksiä, jotta opit luottavaisin mielin.

Työtilat

Työtilojen avulla voit luoda ja jakaa projekteja suoraan alustallamme. Olemme valmiiksi suunnitelleet mallit sinun helpottamiseksi.

Oppimispolut

Ota hallintaasi urakehityksesi ja aloita matkasi uusimpien teknologioiden hallintaan

Todelliset projektit

Todelliset projektit kohottavat portfoliotasi, esitellen käytännön taitoja, joilla vakuutat työnantajat.

Miksi Codefinity erottuu

Videomateriaali

Ladattavat materiaalit

Arvostetut todistukset

Interaktiivinen oppimisympäristö

Virheiden korjaus

Tekoälyavustaja

Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella

Codefinity

Videoihin perustuvat oppimisalustat

Codefinity

Videoihin perustuvat oppimisalustat

Videomateriaali

Ladattavat materiaalit

Arvostetut todistukset

Interaktiivinen oppimisympäristö

Virheiden korjaus

Tekoälyavustaja

Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella

UramahdollisuudetTutustu suosituimpiin ammatteihin, keskipalkkoihin ja yrityksiin, jotka aktiivisesti etsivät alan asiantuntijoita.

Datanomi

Big Data -Analyytikko

NLP-Insinööri

Syväoppimisinsinööri

AI-Tutkija

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Vuosipalkka

(Keskiarvo Yhdysvalloissa)

Työnantajat

*Lähde: Glassdoor

Opiskelijoiden valitsema parhaista kouluista

Sisältäen 30:sta yhdysvaltojen 30 parasta korkeakoulua

Data Science -kurssit: Keskeistä tietoa ja kysymyksiä

Johdanto data-analytiikan kursseihin

Tarjoamme runsaasti kursseja kaikista data-analytiikan osa-alueista, kuten datan visualisointi (esim. "Ultimate visualization with Python"), datan käsittely Pythonilla (esim. "Ultimate NumPy" tai "Advanced Techniques in pandas"), SQL (esim. "Introduction to SQL") sekä koneoppiminen (esim. "ML Introduction with scikit-learn" tai "Introduction to Neural Networks").

Data-analytiikan kurssiemme hyödyt

Tarjoamme asiakkaillemme kattavan opetussuunnitelman, käytännönläheistä oppimista sekä asiantuntevat kouluttajat.

Uramahdollisuudet data-analytiikan kurssien jälkeen

Data-analytiikan kurssin suorittamisen jälkeen voit mahdollisesti aloittaa uran monissa dataan perustuvissa tehtävissä, kuten data-analyytikkona, data scientistinä, koneoppimisanalyytikkona, business intelligence -analyytikkona, data engineerinä jne.

Data-analytiikan vaihtoehdot

Todistustiedot

Kaikista data-analytiikkaan liittyvistä kursseistamme saat todistuksen, joka vahvistaa osaamisesi ja tietosi data-analytiikasta.

Kuinka valita sopiva data-analytiikan kurssi?

Sinun tulee arvioida tavoitteesi, tarkistaa esitietovaatimukset ja tutustua opetussuunnitelmaan.

Mikä kurssi on paras data-analytiikan kurssikategoriassa?

Meillä on useita laadukkaita data-analytiikkaan liittyviä kursseja, joista voidaan nostaa esiin "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" ja "ML Introduction with scikit-learn".

Miksi kannattaa harkita data-analytiikan verkkokurssia yrityksessämme?

Tarjoamme asiakkaillemme kattavan opetussuunnitelman, käytännönläheistä oppimista sekä asiantuntevat kouluttajat.

Vinkkejä data-analytiikan kurssin menestyksekkääseen suorittamiseen

On tärkeää pysyä järjestelmällisenä, opiskella aktiivisesti ja harjoitella säännöllisesti.

Mikä on data-analytiikan kurssien koulutuksen hinta?

Tarjoamme joustavia hinnoitteluvaihtoehtoja. Pro Plan -jäsenyys alkaa 49 dollarista kuukaudessa tai 99 dollaria kolmelta kuukaudelta, ja Pro Annual Plan -vuosijäsenyksellä säästät, hinta on 144 dollaria. Ultimate Plan maksaa 59 dollaria kuukaudessa, 147 dollaria kolmelta kuukaudelta tai 299 dollaria vuodessa. Jokainen jäsenyys sisältää pääsyn asiantuntijoiden laatimaan sisältöön, interaktiivisiin haasteisiin ja todistukseen.

Mikä data-analytiikan kurssi sopii parhaiten aloittelijoille?

Aloittelijoille hyviä vaihtoehtoja ovat esimerkiksi "Introduction to SQL" ja "Pandas First Steps".

Mitkä ovat keskeiset taidot menestyäksesi data-analytiikassa?

Sinulla olisi hyvä olla perustason ohjelmointikokemusta sekä matemaattiset perusvalmiudet.

Miten data-analytiikka vertautuu koneoppimiseen?

Data-analytiikka kattaa koko datan käsittelyprosessin, kun taas koneoppiminen on data-analytiikan osa-alue, joka keskittyy algoritmien kehittämiseen ja soveltamiseen, jotta tietokoneet voivat oppia ja tehdä ennusteita datan perusteella.

Mikä vaikutus data-analytiikalla on teollisuuteen?

Data-analytiikka edistää innovaatioita ja tehokkuutta eri toimialoilla tarjoamalla käyttökelpoista tietoa, parantamalla päätöksentekoa ja optimoimalla prosesseja. Esimerkiksi se auttaa yrityksiä ymmärtämään markkinatrendejä, asiakaskäyttäytymistä ja operatiivista tehokkuutta.

Onko data-analytiikan kurssi vaikea?

Vaikeustaso vaihtelee taustasi ja kurssin vaativuuden mukaan. Käytännön harjoituksia ja tukea tarjoavat kurssit voivat helpottaa oppimisprosessia. Tilastojen ja ohjelmoinnin perustuntemus voi helpottaa vaikeustasoa.

Mikä tutkinto tarvitaan data-analytiikkaan?

Erityistä tutkintoa ei aina vaadita, mutta monilla data-analyytikoilla on tutkintoja esimerkiksi tietojenkäsittelytieteestä, tilastotieteestä, matematiikasta tai tekniikasta. Joihinkin tehtäviin saatetaan vaatia ylempiä tutkintoja tai erikoistuneita sertifikaatteja, mutta käytännön kokemus ja taidot ovat myös erittäin arvokkaita.

Aiheeseen liittyvät aiheet

Verkkokehitys QA Pilvipalvelut JavaScript Sosiaalisen median hallinta Syväoppiminen Excel Frontend-kehitys C#Pelinkehitys

Mitä he sanovat käyttäjämme

Liity 1.5+ miljoona edistymässä tekoäly- ja datataidoissa Codefinityssä!

Valmiina aloittamaan?

ProParas aloitustarjous$12 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

250+ korkealle arvosteltua kurssia

Suoritustodistukset

Tekoälyavustaja kaikissa kursseissa

40+ hands-on Real-world projects

Henkilökohtaiset opintopolut

Rajoittamattomat työtilat

UltimateKaikki mitä tarvitset urasi vauhdittamiseen$25 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

250+ korkealle arvosteltua kurssia

Suoritustodistukset

Tekoälyavustaja kaikissa kursseissa

40+ hands-on Real-world projects

Henkilökohtaiset opintopolut

Rajoittamattomat työtilat

Parhaat kurssit kategoriassa Data Science kategoria

1.	Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla	4 tuntia	25 luvut
2.	Johdatus koneoppimiseen Pythonilla	4 tuntia	32 luvut
3.	Johdatus NLP:hen Pythonilla	5 tuntia	29 luvut
4.	Johdanto TensorFlow'hun	2 tuntia	16 luvut
5.	Lineaarinen Regressio Pythonilla	2 tuntia	19 luvut