Data Science

Kurser i Data Science

Data Science är området som omvandlar rådata till meningsfulla insikter och intelligenta beslut. Inom denna kategori lär du dig att samla in, bearbeta, analysera, visualisera och modellera data med verktyg som Python, SQL, maskininlärning och BI-plattformar — vilket förbereder dig för verkliga utmaningar baserade på data.

4.4

Betygsatt efter 223 recensioner.

6,235 Lärande

Redan inskriven

Förvärvade färdigheter:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer för multiarmade banditerAnalys av rättvisa och partiskhetAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvar inom AIApplied Calibration WorkflowsArtificiella immunsystemAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBayes satsBayesian OptimizationBearbetning av tidsserier och sekventiell dataBegrepp om datasekretessBildbehandling med OpenCVByggande av pipelinesCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost 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 VisualizationCommittee-Based QueryingConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: hantering av brus och oregelbundna formerData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatannormalisering och avståndsmåttDatapreprocesseringDatastädningDatatransformationDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetektion av avvikande värdenDiffusion Model TheoryDiffusionsmodellerDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEthical AI PrinciplesEtiskt beslutsfattandeEvolutionär optimeringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature selectionFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktioner & mängderFuzzy Matching in PythonFörfining av promptsFörståelse för RNN, LSTM och GRUGANGAN FundamentalsGaussian Mixture Models: probabilistisk klustringGenerativ AIGenetiska algoritmerGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrunder i Reinforcement LearningGrunder och algoritmer för klustringGrundläggande AI-etikGrundläggande prompt engineeringGränsvärden & derivatorGymnasium-grunderHantering av saknade och kategoriska dataHelhetsutveckling och utvärdering av modellerHelmert CodingHierarkisk klustring och dendrogramHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingImplementering av rekurrenta nätverk i PyTorchImputering av saknade värdenInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJustering av hyperparametrarK-Means: principer och klusteroptimeringKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKodning av variablerKolmogorov–Smirnov TestKonvolutionella neurala nätverkKovarians och egendecompositionL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLinjär regression med PythonLinjär transformationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMaskininlärning med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisuppdelningMean-CenteringMetoder för dynamisk programmeringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModellträning och utvärderingMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikerMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeurala nätverkNeuroevolutionNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdetekteringsmetoderOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikelsvärmsoptimeringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Principer för transparensProbabilistic Model CalibrationPyTorch-grunderPython-datastrukturerPython-klassificeringsmodellerPython-programmeringRIPPER AlgorithmRamar för ansvarsfull AIRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk medvetenhetReliability DiagramsRisk Minimization TheoryRoll- och kontextbaserad promptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSannolikhetsfördelningarSannolikhetsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSerieanalysSimilarity Scoring for GraphsSkalning av variablerStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiska måttStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStrukturerad utformning av utdataSvärmintelligensTemporal ValidationTemporär differensinlärningTensorFlow-grunderTillämpning av RNN på NLP-uppgifter (sentimentanalys)Time Series AnalysisTime Series WindowingTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture UnderstandingTransformersTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUtvärdering av promptsUtvärderingsmetoder för Generativ AIVAEVariational Inference & ELBOVektorer & matriserWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application

Visa mer

Ta ett kort quiz och kom närmare dina mål!

80,000

Studenterna har redan framgångsrikt genomfört kurserna och använder sina färdigheter på jobbet

92%

Användare finner våra kurser användbara

Kurser

Utforska Data Science kurser och projekt

Nivå

Lektionstyp

Teknologier

Introduction to Neural Networks with Python

4 timmar

25 kapitel

Avancerad

4 STUDERAR NU

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

Introduction to Machine Learning with Python

4 timmar

32 kapitel

Medelnivå

19 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to NLP with Python

5 timmar

29 kapitel

Avancerad

2 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 timmar

16 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 timmar

19 kapitel

Medelnivå

3 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 timmar

24 kapitel

Medelnivå

3 STUDERAR NU

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

Cluster Analysis with Python

4 timmar

34 kapitel

Medelnivå

5 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: 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 timmar

22 kapitel

Medelnivå

1 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: 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 timmar

51 kapitel

Nybörjare

13 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: 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 timme

9 kapitel

Nybörjare

1 STUDERAR NU

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

PyTorch Essentials

3 timmar

20 kapitel

Avancerad

2 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

Computer Vision Essentials with Python

4 timmar

29 kapitel

Medelnivå

1 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches

1 2 3 4

1 2 ...

Välj en yrkesbanaOmfattande program för att bemästra en yrkesbana

spår

Endast för Ultimate

Maskininlärning Mästerskap

Medelnivå

Fördelar med Codefinity

AI-assisterat lärande

Omfamna fascinationen för tekniska färdigheter! Vår AI-assistent ger feedback i realtid, personliga tips och felanalyser, vilket gör att du kan lära dig med självförtroende.

Arbetsytor

Med Arbetsytor kan du skapa och dela projekt direkt på vår plattform. Vi har förberett mallar för din bekvämlighet

Lärvägar

Ta kontroll över din karriärutveckling och inled din resa mot att bemästra de senaste teknologierna

Verkliga projekt

Verkliga projekt lyfter din portfölj och visar praktiska färdigheter för att imponera på potentiella arbetsgivare

Varför Codefinity sticker ut

Videoinnehåll

Nedladdningsbart material

Respekterade certifikat

Interaktivt inlärningsmiljö

Felkorrigering

AI-assistent

Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang

Codefinity

Videobaserade inlärningsplattformar

Codefinity

Videobaserade inlärningsplattformar

Videoinnehåll

Nedladdningsbart material

Respekterade certifikat

Interaktivt inlärningsmiljö

Felkorrigering

AI-assistent

Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang

KarriärmöjligheterLär dig om de mest populära yrkena, genomsnittliga löner och företag som aktivt söker specialister inom detta område.

Data Scientist

Big Data-Analytiker

NLP-Ingenjör

Djupinlärningsingenjör

AI-Forskare

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Årlig lön

(Genomsnitt i USA)

Anställande företag

*Källa: Glassdoor

Valt av studenter från de allra bästa skolorna

Inkluderar 30 av de 30 absolut bästa högskolorna i USA

Kurser i Data Science: Nyckelinformation och frågor

Introduktion till datavetenskapskurser

Vi erbjuder ett brett utbud av kurser inom alla aspekter av datavetenskap, inklusive datavisualisering (till exempel "Ultimate visualization with Python"), datamanipulering med Python (såsom "Ultimate NumPy" eller "Advanced Techniques in pandas"), SQL (som "Introduction to SQL") och maskininlärning (som "ML Introduction with scikit-learn" eller "Introduction to Neural Networks").

Fördelar med våra datavetenskapskurser

Vi tillhandahåller våra kunder en omfattande läroplan, praktisk erfarenhet och experthandledare.

Karriärmöjligheter efter avslutad datavetenskapskurs

Efter att ha slutfört en kurs i datavetenskap kan du potentiellt påbörja en karriär inom olika datadrivna roller, såsom data scientist, dataanalytiker, maskininlärningsanalytiker, business intelligence-analytiker, dataingenjör med flera.

Alternativ inom datavetenskap

Vi erbjuder ett brett utbud av kurser inom alla aspekter av datavetenskap, inklusive datavisualisering (såsom "Ultimate visualization with Python"), datamanipulering med Python (såsom "Ultimate NumPy" eller "Advanced Techniques in pandas"), SQL (såsom "Introduction to SQL") och maskininlärning (såsom "ML Introduction with scikit-learn" eller "Introduction to Neural Networks").

Information om certifikat

Efter att du har slutfört någon av våra datavetenskapsrelaterade kurser får du ett certifikat som validerar dina kunskaper och färdigheter inom datavetenskap.

Hur väljer man rätt datavetenskapskurs?

Du bör utvärdera dina mål, kontrollera förkunskapskrav och granska kursplanen.

Vilken kurs är bäst inom kategorin datavetenskapskurser?

Vi har flera utmärkta kurser inom datavetenskap, där vi särskilt kan lyfta fram "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" och "ML Introduction with scikit-learn".

Varför bör jag överväga att gå en onlinekurs i datavetenskap hos ert företag?

Vi tillhandahåller våra kunder en omfattande läroplan, praktisk erfarenhet och experthandledare.

Tips för att lyckas med en datavetenskapskurs

Det är viktigt att vara organiserad, lära sig aktivt och öva regelbundet.

Vad kostar utbildning inom datavetenskap?

Vi erbjuder flexibla prisalternativ. Vårt Pro-abonnemang börjar på 49 USD per månad eller 99 USD för tre månader, med besparingar på vårt Pro-årsabonnemang för 144 USD. Vårt Ultimate-abonnemang kostar 59 USD per månad, 147 USD för tre månader eller 299 USD per år. Varje abonnemang inkluderar tillgång till expertutformat innehåll, interaktiva utmaningar och certifiering.

Vilken datavetenskapskurs passar bäst för nybörjare?

För nybörjare är bra alternativ "Introduction to SQL" och "Pandas First Steps".

Vilka är de viktigaste färdigheterna för att lyckas inom datavetenskap?

Du bör ha grundläggande programmeringskunskaper och grundläggande matematisk förståelse.

Hur jämförs datavetenskap med maskininlärning?

Datavetenskap omfattar hela processen att arbeta med data, medan maskininlärning är en delmängd av datavetenskap som specifikt handlar om att utveckla och tillämpa algoritmer som gör det möjligt för datorer att lära sig av och göra förutsägelser baserat på data.

Vilken påverkan har datavetenskap på industrin?

Datavetenskap driver innovation och effektivitet inom olika branscher genom att tillhandahålla handlingsbara insikter, förbättra beslutsfattande och optimera processer. Exempelvis hjälper det företag att förstå marknadstrender, kundbeteende och operativ effektivitet.

Är en kurs i datavetenskap svår?

Svårighetsgraden kan variera beroende på din bakgrund och kursens komplexitet. Kurser som erbjuder praktiska övningar och stöd kan göra inlärningsprocessen mer hanterbar. Grundläggande förståelse för statistik och programmering kan underlätta svårighetsgraden.

Vilken examen krävs för datavetenskap?

En specifik examen krävs inte alltid, men många data scientists har examen inom områden som datavetenskap, statistik, matematik eller teknik. Vissa tjänster kan kräva avancerade examina eller specialiserade certifieringar, men praktisk erfarenhet och färdigheter är också mycket värdefulla.

Relaterade ämnen

Webbutveckling QA Molntjänster JavaScript Social Media Management Djupinlärning Excel Frontendutveckling C#Spelutveckling

Vad våra användare säger

Gå med 1,5+ miljoner utvecklar AI- och datafärdigheter hos Codefinity

Redo att komma igång?

ProBästa introduktionserbjudande$12 /månadFaktureras årligen

250+ topprankade kurser

Avslutningscertifikat

AI-assistent i alla kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personliga studieplaner

Obegränsade arbetsytor

UltimateAllt du behöver för att lyfta din karriär$25 /månadFaktureras årligen

250+ topprankade kurser

Avslutningscertifikat

AI-assistent i alla kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personliga studieplaner

Obegränsade arbetsytor

Toppkurser i den Data Science kategori

1.	Introduktion till neurala nätverk med Python	4 timmar	25 kapitel
2.	Introduktion till maskininlärning med Python	4 timmar	32 kapitel
3.	Introduktion till NLP med Python	5 timmar	29 kapitel
4.	Introduktion till Tensorflow	2 timmar	16 kapitel
5.	Linjär Regression med Python	2 timmar	19 kapitel