Data Science

Data Science-cursussen

Data Science is het vakgebied waarin ruwe data wordt omgezet in waardevolle inzichten en intelligente beslissingen. In deze categorie leer je hoe je data verzamelt, verwerkt, analyseert, visualiseert en modelleert met behulp van tools zoals Python, SQL, machine learning en BI-platforms — ter voorbereiding op praktijkgerichte, datagedreven vraagstukken.

4.4

Beoordeeld op basis van 291 recensies.

6,448 Lerenden

Reeds ingeschreven

Verworven vaardigheden:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessAI-ethiek grondbeginselenARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyse van eerlijkheid en biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningApproximation TheoryAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasisprincipes van GymnasiumBayesian NetworksBayesian OptimizationBeeldverwerking met OpenCVBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting 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) Clusteringfundamenten en algoritmenCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConcepten van gegevensprivacyConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryConvergence TheoryConvex AnalysisConvolutionele neurale netwerkenCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariantie en eigenwaarde-decompositieCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormenData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatareinigingDatatransformatieDeduplication AlgorithmsDeeltjeszwermoptimalisatieDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetectie van uitschietersDiffusiemodellenDiffusion Model TheoryDimensionaliteitsreductieDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsDynamische programmeermethodenEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnd-to-end modelontwikkeling en evaluatieEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEthische besluitvormingEvaluatiemaatstaven voor Generatieve AIEvaluation Under Distribution ShiftEvolutionaire optimalisatieExperiment 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-encodingFeature-scalingFeatureselectieFew-Shot PromptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuncties & VerzamelingenFundamenten van Prompt EngineeringFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGAN'sGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistische clusteringGegevensvoorbewerkingGeneralization BoundsGeneratieve AIGenetische algoritmenGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrondslagen van Reinforcement LearningHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHiërarchische clustering en dendrogrammenHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterafstemmingHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplementatie van recurrente netwerken in PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputatie van ontbrekende waardenIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralenInzicht in RNNs, LSTMs en GRUsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: principes en clusteroptimalisatieKansregelsKansverdelingenKernel MethodsKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKunstmatige immuunsystemenL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimieten & AfgeleidenLimits of LLM GeneralizationLineaire TransformatiesLineaire regressie met PythonLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische regressieLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsMachine learning met scikit-learnManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixdecompositieMaximum-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 DetectionModeltraining en evaluatieMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-techniekenMulti-Armed Bandit-algoritmenMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeurale NetwerkenNeurale netwerkenNeuro-evolutieNode ClassificationNormalisatie van data en afstandsmetingenNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjectdetectie-methodenOffline vs Online Evaluation ReasoningOmgaan met ontbrekende en categorische dataOne-Class SVM for Novelty DetectionOntwerp van Gestructureerde OutputOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPipelinebouwPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt EvaluatiePrompt-Based GeneralizationPromptverfijningPyTorch-basisprincipesPython DatastructurenPython-classificatiemodellenPython-programmerenQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesReeksanalyseRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatoire bewustwordingReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRol- en ContextpromptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore 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 InterpretationStatistische MatenStelling van BayesStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSubword Tokenization AlgorithmsTemporal ValidationTemporal-Difference LearningTensorFlow BasisprincipesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingToepassing van RNNs op NLP-taken (sentimentanalyse)Tokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformersTransparantieprincipesTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAE'sVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVectoren & MatricesVerantwoorde AI-raamwerkenVerantwoordingsplicht in AIVerwerking van tijdreeksen en sequentiële dataVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost ModelingZwermintelligentiescikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application

Toon meer

Maak een korte quiz en kom dichter bij je doelen!

80,000

Studenten hebben de cursussen reeds succesvol afgerond en passen hun vaardigheden toe op de werkvloer

92%

Gebruikers vinden onze cursussen nuttig

Cursussen

Bladeren Data Science cursussen en projecten

Niveau

Lesvorm

Technologieën

Introduction to Neural Networks with Python

4 uren

25 hoofdstukken

Gevorderd

7 NU AAN HET STUDEREN

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

Introduction to Machine Learning with Python

4 uren

32 hoofdstukken

Halfgevorderd

23 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to NLP with Python

5 uren

29 hoofdstukken

Gevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 uren

16 hoofdstukken

Halfgevorderd

3 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 uren

19 hoofdstukken

Halfgevorderd

4 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 uren

24 hoofdstukken

Halfgevorderd

2 NU AAN HET STUDEREN

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

Cluster Analysis with Python

4 uren

34 hoofdstukken

Halfgevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: 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 uren

22 hoofdstukken

Halfgevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: 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 uren

51 hoofdstukken

Beginner

15 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: 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 uur

12 hoofdstukken

Beginner

7 NU AAN HET STUDEREN

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

PyTorch Essentials

3 uren

20 hoofdstukken

Gevorderd

4 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

Prompt Engineering Basics

1 uur

9 hoofdstukken

Beginner

1 NU AAN HET STUDEREN

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

1 2 3 ...6

1 2 ...

Kies een loopbaantrajectUitgebreide programma’s om een loopbaantraject te beheersen

traject

Alleen voor Ultimate

Machine Learning Mastery

Halfgevorderd

Voordelen van Codefinity

KI-ondersteund leren

Omarm de fascinatie voor technologische vaardigheden! Onze KI-assistent biedt realtime feedback, persoonlijke tips en foutuitleg, zodat je met vertrouwen leert.

Werkruimten

Met Werkruimten kun je projecten direct op ons platform creëren en delen. We hebben sjablonen voor je klaargezet.

Leertrajecten

Neem de controle over je carrièreontwikkeling en begin aan je pad naar beheersing van de nieuwste technologieën

Projecten uit de praktijk

Projecten uit de praktijk tillen je portfolio naar een hoger niveau, met praktische vaardigheden om werkgevers te imponeren

Waarom Codefinity opvalt

Videocontent

Downloadbare materialen

Prestigieuze certificaten

Interactieve leeromgeving

Foutcorrectie

AI-assistent

Toegang tot alle content met één abonnement

Codefinity

Videogebaseerde leerplatforms

Codefinity

Videogebaseerde leerplatforms

Videocontent

Downloadbare materialen

Prestigieuze certificaten

Interactieve leeromgeving

Foutcorrectie

AI-assistent

Toegang tot alle content met één abonnement

CarrièremogelijkhedenOntdek de populairste beroepen, gemiddelde salarissen en bedrijven die actief op zoek zijn naar specialisten in dit vakgebied.

Datawetenschapper

Big Data Analist

NLP Ingenieur

Deep Learning Engineer

AI-Onderzoeker

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Jaarlijks salaris

(Gemiddeld in de VS)

Aanwervende bedrijven

*Bron: Glassdoor

Gekozen door studenten van de allerbest scholen

Inclusief 30 van de 30 allerbeste universiteiten van VS

Data Science-cursussen: Belangrijke info en vragen

Introductie tot Data Science-cursussen

Wij bieden een breed scala aan cursussen voor elk aspect van data science, waaronder datavisualisatie (zoals "Ultimate visualization with Python"), datamanipulatie met Python (zoals "Ultimate NumPy" of "Advanced Techniques in pandas"), SQL (zoals "Introduction to SQL") en machine learning (zoals "ML Introduction with scikit-learn" of "Introduction to Neural Networks").

Voordelen van onze Data Science-cursussen

Wij bieden onze klanten een uitgebreid curriculum, praktijkervaring en deskundige instructeurs.

Carrièremogelijkheden na afronding van Data Science-cursussen

Na het afronden van een data science-cursus kunt u mogelijk een carrière starten in diverse data-gedreven functies, waaronder data scientist, data-analist, machine learning-analist, business intelligence-analist, data engineer, enzovoort.

Data Science-opties

Certificaatinformatie

Na het afronden van een van onze data science-gerelateerde cursussen ontvangt u een certificaat dat uw vaardigheden en kennis in data science bevestigt.

Hoe kiest u de juiste Data Science-cursus?

U dient uw doelen te bepalen, de vereisten te controleren en het curriculum te beoordelen.

Wat is de beste cursus in de categorie Data Science-cursussen?

Wij bieden diverse hoogwaardige cursussen aan op het gebied van data science, waaronder "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" en "ML Introduction with scikit-learn".

Waarom zou ik een online Data Science-cursus bij uw bedrijf overwegen?

Wij bieden onze klanten een uitgebreid curriculum, praktijkervaring en deskundige instructeurs.

Tips voor succesvol afronden van een Data Science-cursus

Het is belangrijk om georganiseerd te blijven, actief te leren en regelmatig te oefenen.

Wat zijn de kosten van training voor Data Science-cursussen?

Wij bieden flexibele prijsopties. Ons Pro Plan begint bij $49 per maand of $99 voor drie maanden, met besparingen op ons Pro Jaarplan voor $144. Ons Ultimate Plan is $59 per maand, $147 voor drie maanden of $299 per jaar. Elk plan omvat toegang tot door experts samengestelde inhoud, interactieve uitdagingen en certificering.

Welke Data Science-cursus is het meest geschikt voor beginners?

Voor beginners zijn "Introduction to SQL" en "Pandas First Steps" goede opties.

Welke kernvaardigheden zijn vereist om uit te blinken in Data Science?

Het is aan te raden om basiservaring met programmeren en fundamentele wiskundige kennis te hebben.

Hoe verhoudt Data Science zich tot Machine Learning?

Data Science richt zich op het volledige proces van werken met data, terwijl machine learning een onderdeel is van data science dat zich specifiek bezighoudt met het ontwikkelen en toepassen van algoritmen waarmee computers kunnen leren van en voorspellingen kunnen doen op basis van data.

Welke impact heeft Data Science op de industrie?

Data Science stimuleert innovatie en efficiëntie in diverse sectoren door bruikbare inzichten te bieden, besluitvorming te verbeteren en processen te optimaliseren. Het helpt bedrijven bijvoorbeeld om markttrends, klantgedrag en operationele efficiëntie te begrijpen.

Is een data science-cursus moeilijk?

Het moeilijkheidsniveau kan variëren afhankelijk van uw achtergrond en de complexiteit van de cursus. Cursussen met praktijkgerichte opdrachten en ondersteuning kunnen het leerproces vergemakkelijken. Basiskennis van statistiek en programmeren kan de moeilijkheidsgraad verlagen.

Welk diploma heeft u nodig voor data science?

Hoewel een specifiek diploma niet altijd vereist is, hebben veel data scientists diploma's in vakgebieden zoals informatica, statistiek, wiskunde of techniek. Sommige functies vereisen mogelijk een gevorderd diploma of gespecialiseerde certificeringen, maar praktische ervaring en vaardigheden zijn ook zeer waardevol.

Verwante onderwerpen

Webontwikkeling QA Cloud Computing JavaScript Social Media Management Deep Learning Excel Frontend Development C#Gameontwikkeling

Wat Onze Gebruikers Zeggen

Doe mee 1.5+ miljoen groeien in AI- en data-vaardigheden bij Codefinity

Klaar om te starten?

ProBeste introductieaanbieding$12 /maandJaarlijks gefactureerd

250+ topcursussen

Certificaten van voltooiing

KI-assistent in alle cursussen

40+ hands-on Real-world projects

Persoonlijke leertrajecten

Onbeperkte werkruimten

UltimateAlles wat je nodig hebt om je carrière te boosten$25 /maandJaarlijks gefactureerd

250+ topcursussen

Certificaten van voltooiing

KI-assistent in alle cursussen

40+ hands-on Real-world projects

Persoonlijke leertrajecten

Onbeperkte werkruimten

Topcursussen in de Data Science categorie

1.	Introductie tot Neurale Netwerken met Python	4 uren	25 hoofdstukken
2.	Introductie tot Machine Learning met Python	4 uren	32 hoofdstukken
3.	Introductie tot NLP met Python	5 uren	29 hoofdstukken
4.	Introductie tot TensorFlow	2 uren	16 hoofdstukken
5.	Lineaire Regressie met Python	2 uren	19 hoofdstukken