Datawetenschap

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.

4.5

Beoordeeld op basis van 683 recensies.

7,901 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 ConceptsAgent-Environment InteractionAlgorithm Evaluation and ComparisonAlignment and Generalization RisksAnalyse van eerlijkheid en biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow-datamodelAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasisprincipes van GymnasiumBayesian NetworksBayesian OptimizationBeeldverwerking met OpenCVBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBinaire classificatiemodelleringBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChain-of-Thought PromptingChi-Square AnalysisClassification AlgorithmsClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering TechniquesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clusteringfundamenten en algoritmenCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConcepten van gegevensprivacyConcepten van multi-head aandachtConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisConvolutionele Neurale NetwerkenCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariantie en eigenwaarde-decompositieCritical Analysis of NTK LimitationsCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormenData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornData-interoperabiliteitDatareinigingDatatransformatieDeduplication AlgorithmsDeeltjeszwermoptimalisatieDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetectie van uitschietersDeterminants and matrix rank DiffusiemodellenDiffusion Model TheoryDimensionaliteitsreductieDimensionality reduction evaluation Directional derivatives Distance CollapseDistributional Analysis of Neural NetworksDocument Chunking and IndexingDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsDynamische programmeermethodenEffective DocumentationEigenvalues and eigenvectors Empirical Risk MinimizationEncoder-Decoder ArchitectureEncoding Leakage PreventionEnd-to-end modelontwikkeling en evaluatieEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisError Propagation in Deep NetworksEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEthische besluitvormingEvaluatiemaatstaven voor Generatieve AIEvaluation Under Distribution ShiftEvolutionaire optimalisatieExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploration vs. ExploitationExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-encodingFeature-scalingFeatureselectieFeed-Forward NetworksFew-Shot PromptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFuncties & VerzamelingenFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFundamenten van Prompt EngineeringFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGANsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistische clusteringGaussian Process CorrespondenceGebruik van PyArrow APIGegevensvoorbewerkingGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGeneratieve AIGenerative Model ConnectionsGenetische algoritmenGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGrafentheorie voor MLGrafrepresentatie in PythonGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraphSAGE-conceptenGrondslagen van Reinforcement LearningHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHiërarchische clustering en dendrogrammenHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterafstemmingHypothesis TestingImplementatie van recurrente netwerken in PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputatie van ontbrekende waardenIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInfinite-Width Neural Network TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesInformation-Theoretic ReasoningIntegralenInterpretatie van kenmerkbelangInterpreting Generalization BoundsIntuïtie achter graf-embeddingIntuïtie van zelfaandachtInzicht in RNNs, LSTMs en GRUsInzicht in transformerarchitectuurIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJacobian matrices Jupyter Notebook ProficiencyK-Means: principes en clusteroptimalisatieKansregelsKansverdelingenKernel MethodsKernel Regression DynamicsKernel-based RegularizationKnoopclassificatieKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKolom-gebaseerde datarepresentatieKunstmatige immuunsystemenL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLarge-Width Limit TheoryLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer NormalizationLayer-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 PredictionLinkvoorspellingLocal Outlier Factor AnalysisLogistische regressieLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsMachine learning met scikit-learnManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Decision ProcessesMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrix multiplication and transposition MatrixdecompositieMaximum-Margin SolutionsMean Field Theory in Neural NetworksMean-CenteringMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel EvaluationModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelbeoordelingsstatistiekenModelinterpretatieModeltraining en evaluatieMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte Carlo-techniekenMulti-Armed Bandit-algoritmenMulti-Head AttentionMulti-head attentionMultinomial DistributionMultiple integralsMultivariate AnalysisMultivariate chain rule NLP met TransformersNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeural Tangent Kernel FormalismNeurale NetwerkenNeurale netwerkenNeuro-evolutieNormalisatie van data en afstandsmetingenNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull-afhandeling in ArrowNumerical Representation AnalysisODE Formulations in Generative ModelsObjectdetectiebenaderingenOffline vs Online Evaluation ReasoningOmgaan met ontbrekende en categorische dataOne-Class SVM for Novelty DetectionOntwerp van Gestructureerde OutputOperator TheoryOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization Dynamics in RLHFOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPartial derivatives and gradients Pattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPipelinebouwPlatt ScalingPolicy UnderstandingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional EncodingPositional Encoding ConceptsPositionele coderingPositive Definite KernelsPrecision-Accuracy Trade-offsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt EvaluatiePrompt-Based GeneralizationPromptverfijningPySpark Machine LearningPyTorch-basisprincipesPython DatastructurenPython-classificatiemodellenPython-implementatie van TransformersPython-programmerenQuantization Noise TheoryQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom walks op grafenReasoning over Knowledge GraphsRecommendation SystemsRecord Linkage TechniquesReeksanalyseRegression AnalysisRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasRegulatoire bewustwordingReinforcement Learning FoundationsReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyRetrieval-Augmented Generation FundamentalsReward Model TheoryReward SystemsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRol- en ContextpromptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScaled Dot-Product AttentionScore MatchingSelf-Attention MechanismSelf-attention-mechanismeSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSimilariteitsscores voor grafenSolving linear systems Sparsity and Effective DimensionalitySpatial 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 AlgorithmsTF-IDF WeightingTaylor expansions Temporal ValidationTemporal-Difference LearningTensorFlow BasisprincipesTheoretical Deep Learning InsightsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTheorie van aandachtmechanismenTime Series AnalysisTime Series WindowingToepassing van RNNs op NLP-taken (sentimentanalyse)Toepassing van Random ForestTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTraining Dynamics in Mean Field RegimesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer AssemblyTransformer-architectuurTransformersTransparantieprincipesTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceVAEsVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVector operations and norms Vectoren & MatricesVerantwoorde AI-raamwerkenVerantwoordingsplicht in AIVerwerking van tijdreeksen en sequentiële dataVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWiskundige grondslagen van aandachtWorkflow 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

Introductie tot Machine Learning met Python

4 uren

32 hoofdstukken

Halfgevorderd

3 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Machine learning met scikit-learn, Modeltraining en evaluatie, Hyperparameterafstemming

Lineaire Regressie met Python

2 uren

19 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: Lineaire regressie met Python, Modeltraining en evaluatie

Basisprincipes van Prompt Engineering

1 uur

9 hoofdstukken

Beginner

2 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Fundamenten van Prompt Engineering, Rol- en Contextprompting, Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought Prompting, Ontwerp van Gestructureerde Output, Promptverfijning, Prompt Evaluatie

Introductie tot Neurale Netwerken met Python

4 uren

25 hoofdstukken

Gevorderd

2 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Neurale netwerken, Modeltraining en evaluatie, Gegevensvoorbewerking, Hyperparameterafstemming, Machine learning met scikit-learn

Wiskunde voor Data Science

5 uren

51 hoofdstukken

Beginner

5 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Functies & Verzamelingen, Reeksanalyse, Limieten & Afgeleiden, Integralen, Gradient Descent, Vectoren & Matrices, Lineaire Transformaties, Matrixdecompositie, Kansregels, Stelling van Bayes, Statistische Maten, Kansverdelingen

Data Preprocessing en Feature Engineering

1 uur

12 hoofdstukken

Beginner

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Datareiniging, Imputatie van ontbrekende waarden, Detectie van uitschieters, Feature-encoding, Feature-scaling, Datatransformatie, Feature engineering, Featureselectie, Pipelinebouw

Classificatie met Python

3 uren

24 hoofdstukken

Halfgevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Python-programmeren, Python-classificatiemodellen, Logistische regressie, Gegevensvoorbewerking, Modeltraining en evaluatie, Hyperparameterafstemming

Introductie tot TensorFlow

2 uren

16 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: TensorFlow Basisprincipes, Neurale Netwerken, Python Datastructuren, Gegevensvoorbewerking

Introductie tot NLP met Python

5 uren

29 hoofdstukken

Gevorderd

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Clusteranalyse met Python

4 uren

34 hoofdstukken

Halfgevorderd

2 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Clusteringfundamenten en algoritmen, Omgaan met ontbrekende en categorische data, Normalisatie van data en afstandsmetingen, K-Means: principes en clusteroptimalisatie, Hiërarchische clustering en dendrogrammen, DBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormen, Gaussian Mixture Models: probabilistische clustering

Pytorch Essentials

3 uren

20 hoofdstukken

Gevorderd

2 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: PyTorch-basisprincipes, Neurale netwerken, Modeltraining en evaluatie

Exploratory Data Analysis with Python

2 uren

18 hoofdstukken

Beginner

1 NU AAN HET STUDEREN

Verworven vaardigheden: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

1 2 3 ...7

1 2 ...

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 Machine Learning met Python	4 uren	32 hoofdstukken
2.	Lineaire Regressie met Python	2 uren	19 hoofdstukken
3.	Basisprincipes van Prompt Engineering	1 uren	9 hoofdstukken
4.	Introductie tot Neurale Netwerken met Python	4 uren	25 hoofdstukken
5.	Wiskunde voor Data Science	5 uren	51 hoofdstukken