Data Science

Kurs i Data Science

Data Science er fagfeltet som omgjør rådata til meningsfulle innsikter og intelligente beslutninger. I denne kategorien lærer du å samle inn, behandle, analysere, visualisere og modellere data ved hjelp av verktøy som Python, SQL, maskinlæring og BI-plattformer — og forbereder deg på virkelige utfordringer drevet av data.

4.4

Vurdert ut fra 222 anmeldelser.

6,227 Lærlinger

Allerede påmeldt

Tilegnede ferdigheter:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer for multi-armede banditterAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvarlighet i KIAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBayesian OptimizationBayes’ teoremBegreper om datavernBehandling av tidsserier og sekvensielle dataBildebehandling med OpenCVBruk av RNN i NLP-oppgaver (sentimentanalyse)Bygging av pipelinesCatBoost 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 VisualizationConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: håndtering av støy og uregelmessige formerData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatanormalisering og avstandsmålDatapreprosesseringDataprosesseringDatatransformasjonDatavaskDeduplication AlgorithmsDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeteksjon av uteliggereDiffusion Model TheoryDiffusjonsmodellerDimensionality reduction evaluation DimensjonsreduksjonDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEthical AI PrinciplesEtisk beslutningstakingEvaluering av promptsEvalueringsmetrikker for generativ KIEvolusjonær optimaliseringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-kodingFeature-seleksjonFeature-skaleringFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForbedring av promptsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesForståelse av RNN, LSTM og GRUFunksjoner og mengderFuzzy Matching in PythonGAN FundamentalsGAN-erGaussian Mixture Models: sannsynlighetsbasert klyngeanalyseGenerativ KIGenetiske algoritmerGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGrenser og deriverteGrunnleggende KI-etikkGrunnleggende TensorFlowGrunnleggende om GymnasiumGrunnleggende om klyngeanalyse og algoritmerGrunnleggende om reinforcement learningGrunnleggende prinsipper for prompt engineeringHelhetlig modellutvikling og evalueringHelmert CodingHierarkisk klyngeanalyse og dendrogrammerHigh-Cardinality Feature EncodingHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterjusteringHyperparametertuningHypothesis TestingHåndtering av manglende og kategoriske dataImplementering av rekursive nettverk i PyTorchImputering av manglende verdierInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationK-Means: prinsipper og optimalisering av klyngerKolmogorov–Smirnov TestKonvolusjonelle nevrale nettverkKovarians og egenverdidekomponeringKunstige immunsystemerL1, L2, and Elastic Net RegularizationLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLineær regresjon med PythonLineære transformasjonerLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regresjonLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMaskinlæring med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisedekomponeringMean-CenteringMetoder for dynamisk programmeringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelltrening og evalueringMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikkerMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNaturlig språkbehandlingNaturlig språkprosesseringNeuroevolusjonNevrale nettverkNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdeteksjonsmetoderOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikkelsvermoptimaliseringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Prinsipper for åpenhetPyTorch-grunnleggendePython datastrukturerPython-klassifiseringsmodellerPython-programmeringRIPPER AlgorithmRammeverk for ansvarlig KIRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk bevissthetRettferdighets- og skjevhetsanalyseRisk Minimization TheoryRolle- og kontekstbasert promptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSannsynlighetsfordelingerSannsynlighetsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSerieanalyseStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiske målStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStrukturert utformet outputSvermintelligensTemporal ValidationTemporal-difference-læringTime Series AnalysisTime Series WindowingTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture UnderstandingTransformereTree-Based ForecastingUnderstanding GAN VariantsVAE-erVariational Inference & ELBOVektorer og matriserWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingt-test and z-test Application

Vis mer

Ta en kort quiz og kom nærmere dine mål!

80,000

Studentene har allerede fullført kursene med suksess og bruker ferdighetene sine i arbeidslivet

92%

Brukerne finner kursene våre nyttige

Kurs

Bla gjennom Data Science kurs og prosjekter

Nivå

Leksjonstype

Teknologier

Introduction to Neural Networks with Python

4 timer

25 kapitler

Avansert

5 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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

Middelsnivå

21 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to NLP with Python

5 timer

29 kapitler

Avansert

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 timer

16 kapitler

Middelsnivå

Tilegnede ferdigheter: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 timer

19 kapitler

Middelsnivå

4 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 timer

24 kapitler

Middelsnivå

2 STUDERER NÅ

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

Cluster Analysis with Python

4 timer

34 kapitler

Middelsnivå

6 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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

Middelsnivå

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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

Nybegynner

13 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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 time

9 kapitler

Nybegynner

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: 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

Avansert

2 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

Computer Vision Essentials with Python

4 timer

29 kapitler

Middelsnivå

1 STUDERER NÅ

Tilegnede ferdigheter: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches

1 2 3 4

1 2 ...

Velg en yrkesretningOmfattende programmer for å mestre en yrkesvei

spor

Kun for Ultimate

Maskinlæring – Fordypning

Middelsnivå

Fordeler med Codefinity

KI-assistert læring

Omfavn fascinasjonen for teknologiske ferdigheter! Vår KI-assistent gir sanntidstilbakemelding, personlige hint og forklaringer på feil, slik at du kan lære med selvtillit.

Arbeidsområder

Med arbeidsområder kan du opprette og dele prosjekter direkte på plattformen vår. Vi har forberedt maler for din bekvemmelighet

Læringsspor

Ta kontroll over din karriereutvikling og start din vei mot å mestre de nyeste teknologiene

Reelle prosjekter

Reelle prosjekter løfter porteføljen din, og viser praktiske ferdigheter som imponerer potensielle arbeidsgivere

Hvorfor Codefinity skiller seg ut

Videoinnhold

Nedlastbare materialer

Ansete sertifikater

Interaktivt læringsmiljø

Feilretting

AI-assistent

Tilgang til alt innhold med ett abonnement

Codefinity

Videobaserte læringsplattformer

Codefinity

Videobaserte læringsplattformer

Videoinnhold

Nedlastbare materialer

Ansete sertifikater

Interaktivt læringsmiljø

Feilretting

AI-assistent

Tilgang til alt innhold med ett abonnement

KarrieremuligheterLær om de mest populære yrkene, gjennomsnittslønningene og selskapene som aktivt søker spesialister i dette feltet.

Dataforsker

Big Data Analytiker

NLP-Ingeniør

Deep Learning-Ingeniør

AI-Forsker

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Årslønn

(Gjennomsnitt i USA)

Ansettende selskaper

*Kilde: Glassdoor

Utvalgt av studenter fra de fremragende skolene

Inkludert 30 av de 30 fremragende universitetene i USA.

Kurs i Data Science: Nøkkelinformasjon og spørsmål

Introduksjon til datavitenskapskurs

Vi tilbyr et bredt utvalg av kurs innen alle aspekter av datavitenskap, inkludert datavisualisering (som "Ultimate visualization with Python"), datamanipulering 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").

Fordeler med våre datavitenskapskurs

Vi tilbyr våre kunder en omfattende læreplan, praktisk erfaring og ekspertinstruktører.

Karrieremuligheter etter fullføring av datavitenskapskurs

Etter å ha fullført et datavitenskapskurs kan du potensielt starte en karriere i ulike datadrevne stillinger, inkludert data scientist, dataanalytiker, maskinlæringsanalytiker, business intelligence-analytiker, dataingeniør osv.

Alternativer innen datavitenskap

Informasjon om sertifikat

Etter å ha fullført et av våre datavitenskapsrelaterte kurs, vil du motta et sertifikat som bekrefter dine ferdigheter og kunnskaper innen datavitenskap.

Hvordan velge riktig datavitenskapskurs?

Du bør vurdere dine mål, sjekke forkunnskapskrav og gjennomgå læreplanen.

Hvilket kurs er best innen kategorien datavitenskapskurs?

Vi har flere gode kurs innen datavitenskap, blant annet "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" og "ML Introduction with scikit-learn".

Hvorfor bør jeg vurdere å ta et nettbasert datavitenskapskurs hos deres selskap?

Vi tilbyr våre kunder en omfattende læreplan, praktisk erfaring og ekspertinstruktører.

Tips for vellykket gjennomføring av datavitenskapskurs

Det er viktig å være organisert, lære aktivt og øve regelmessig.

Hva koster opplæring i datavitenskapskurs?

Vi tilbyr fleksible prisalternativer. Vår Pro Plan starter på 49 dollar per måned eller 99 dollar for tre måneder, med besparelser på vår Pro Annual Plan til 144 dollar. Vår Ultimate Plan koster 59 dollar per måned, 147 dollar for tre måneder eller 299 dollar årlig. Hver plan inkluderer tilgang til innhold utarbeidet av eksperter, interaktive utfordringer og sertifisering.

Hvilket datavitenskapskurs passer best for nybegynnere?

For nybegynnere kan gode alternativer være "Introduction to SQL" og "Pandas First Steps".

Hvilke nøkkelferdigheter kreves for å lykkes innen datavitenskap?

Du bør ha grunnleggende programmeringserfaring og fundamental matematisk kunnskap.

Hvordan sammenlignes datavitenskap med maskinlæring?

Datavitenskap omfatter hele prosessen med å arbeide med data, mens maskinlæring er en underkategori av datavitenskap som spesifikt handler om å utvikle og anvende algoritmer som gjør det mulig for datamaskiner å lære av og gjøre prediksjoner basert på data.

Hvilken innvirkning har datavitenskap på industrien?

Datavitenskap driver innovasjon og effektivitet på tvers av ulike bransjer ved å gi handlingsrettede innsikter, forbedre beslutningstaking og optimalisere prosesser. For eksempel hjelper det virksomheter med å forstå markedstrender, kundeadferd og operasjonell effektivitet.

Er et datavitenskapskurs vanskelig?

Vanskelighetsgraden kan variere avhengig av din bakgrunn og kursets kompleksitet. Kurs som tilbyr praktisk trening og støtte kan gjøre læringsprosessen mer håndterbar. Grunnleggende forståelse av statistikk og programmering kan gjøre det lettere.

Hvilken utdanning trenger du for datavitenskap?

Selv om en spesifikk grad ikke alltid er nødvendig, har mange data scientists grader innen fag som informatikk, statistikk, matematikk eller ingeniørfag. Noen stillinger kan kreve avanserte grader eller spesialiserte sertifiseringer, men praktisk erfaring og ferdigheter er også svært verdifulle.

Relaterte emner

Webutvikling QA Skybasert databehandling JavaScript Sosiale medier-administrasjon Dyp læring Excel Frontend-utvikling C#Spillutvikling

Hva Våre Brukere Sier

Bli med 1.5+ millioner utvikler AI- og datakunnskaper hos Codefinity

Klar til å starte?

ProBeste introduksjonstilbud$12 /månedFakturert årlig

250+ topprangerte kurs

Fullføringssertifikater

KI-assistent i alle kurs

40+ hands-on Real-world projects

Personlige studieløp

Ubegrensede arbeidsområder

UltimateAlt du trenger for å styrke karrieren din$25 /månedFakturert årlig

250+ topprangerte kurs

Fullføringssertifikater

KI-assistent i alle kurs

40+ hands-on Real-world projects

Personlige studieløp

Ubegrensede arbeidsområder

Toppkurs i Data Science kategori

1.	Introduksjon til nevrale nettverk med Python	4 timer	25 kapitler
2.	Introduksjon til maskinlæring med Python	4 timer	32 kapitler
3.	Introduksjon til NLP med Python	5 timer	29 kapitler
4.	Introduksjon til TensorFlow	2 timer	16 kapitler
5.	Lineær Regresjon med Python	2 timer	19 kapitler