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.

4.4

Arvioitu perustuen 222 arvostelut.

6,227 Oppijat

Jo ilmoittautunut

Hankitut taidot:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAikasarjojen ja jaksollisen datan käsittelyAineiston esikäsittelyAjallisen eron oppiminenAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Attention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBayesian OptimizationBayesin kaavaCatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChain-of-thought-kehotteiden hyödyntäminenChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: kohinan käsittely ja epäsäännölliset muodotData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatan esikäsittelyDatan muuntaminenDatan normalisointi ja etäisyysmittaritDatan puhdistusDeduplication AlgorithmsDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDiffuusiomallitDimensionality reduction evaluation Drift Detection FundamentalsDynaamisen ohjelmoinnin menetelmätEettinen päätöksentekoEncoding Leakage PreventionEthical AI PrinciplesEvoluutio-optimointiExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFew-shot-kehotteiden käyttöFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktiot ja joukko-oppiFuzzy Matching in PythonGAN FundamentalsGAN:tGaussian Mixture Models: todennäköisyyspohjainen klusterointiGeneettiset algoritmitGeneratiivinen tekoälyGeneratiivisen tekoälyn arviointimittaritGradient Boosting for TSGradient DescentGradienttimenetelmäGymnasiumin perusteetHelmert CodingHierarkkinen klusterointi ja dendrogrammitHigh-Cardinality Feature EncodingHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametrien viritysHypothesis TestingInformation-Theoretic LossesIntegraalitIsolation Forest ImplementationK-Means: periaatteet ja klusterien optimointiKehotteiden arviointiKehotteiden hienosäätöKeinotekoiset immuunijärjestelmätKlusteroinnin perusteet ja algoritmitKolmogorov–Smirnov TestKoneoppiminen Scikit-learnillaKoneoppiminen scikit-learnillaKonvoluutiohermoverkotKovarianssi ja ominaisarvohajotelmaKuvankäsittely OpenCV:lläL1, L2, and Elastic Net RegularizationLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLineaarinen regressio PythonillaLineaariset muunnoksetLocal Outlier Factor AnalysisLogistinen regressioLoss Function Selection and ComparisonLuonnollisen kielen hallintaLuonnollisen kielen käsittelyLäpinäkyvyyden periaatteetMLOps FundamentalsMallien kehitys ja arviointi päästä päähänMallin koulutus ja arviointiManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatriisin hajotelmatMean-CenteringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMoniaseiset bandiittialgoritmitMonitoring Model DegradationMonte Carlo -tekniikatMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNeuroevoluutioNeuroverkotNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektintunnistusmenetelmätOikeudenmukaisuuden ja puolueellisuuden analyysiOminaisuuksien koodausOminaisuuksien rakentaminenOminaisuuksien skaalausOminaisuuksien valintaOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikkeliparvioptimointiParviälyPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPoikkeamien tunnistusPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrompt engineeringin perusteetPutkien rakentaminenPuuttuvan ja kategorisen datan käsittelyPuuttuvien arvojen imputointiPyTorchin perusteetPython-luokittelumallitPython-ohjelmointiPythonin tietorakenteetPääkomponenttianalyysi (PCA)RIPPER AlgorithmRNN-, LSTM- ja GRU-verkkojen ymmärtäminenRNN-verkkojen soveltaminen NLP-tehtäviin (sentimenttianalyysi)Rajat ja derivaatatRakenteisen ulostulon suunnitteluRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Rekursiivisten verkkojen toteutus PyTorchillaRisk Minimization TheoryRooli- ja kontekstipohjainen kehotteiden suunnitteluRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSarjojen analyysiScore MatchingSelf-Attention IntuitionStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationSääntelytietoisuusTekoälyn etiikan perusteetTemporal ValidationTensorFlow-perusteetTietosuojan käsitteetTilastolliset tunnusluvutTime Series AnalysisTime Series WindowingTodennäköisyysjakaumatTodennäköisyyssäännötTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture UnderstandingTransformeritTree-Based ForecastingUlottuvuuksien vähentäminenUnderstanding GAN VariantsVAE:tVahvistusoppimisen perusteetVariational Inference & ELBOVastuu tekoälyssäVastuullisen tekoälyn viitekehyksetVektorit ja matriisitWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingt-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

Introduction to Neural Networks with Python

4 tuntia

25 luvut

Edistynyt

5 OPISKELEE NYT

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

Introduction to Machine Learning with Python

4 tuntia

32 luvut

Keskitaso

19 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to NLP with Python

5 tuntia

29 luvut

Edistynyt

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 tuntia

16 luvut

Keskitaso

Opitut taidot: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 tuntia

19 luvut

Keskitaso

4 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 tuntia

24 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

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

Cluster Analysis with Python

4 tuntia

34 luvut

Keskitaso

5 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: 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 tuntia

22 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: 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 tuntia

51 luvut

Aloittelija

13 OPISKELEE NYT

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

Prompt Engineering Basics

1 tunti

9 luvut

Aloittelija

1 OPISKELEE NYT

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

PyTorch Essentials

3 tuntia

20 luvut

Edistynyt

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

Computer Vision Essentials with Python

4 tuntia

29 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches

1 2 3 4

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