Datavetenskap

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.

4.5

Betygsatt efter 394 recensioner.

6,828 Lärande

Redan inskriven

Förvärvade färdigheter:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer för multiarmade banditerAlignment and Generalization RisksAnalys av rättvisa och partiskhetAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvar inom AIAnvändning av PyArrow APIApplied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow-datamodellArtificiella immunsystemAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayes satsBayesian NetworksBayesian OptimizationBearbetning av tidsserier och sekventiell dataBegrepp om datasekretessBegrepp om multi-head attentionBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBildbehandling med OpenCVBoosting AlgorithmsByggande av pipelinesCalibration 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) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCritical Analysis of NTK LimitationsCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: hantering av brus och oregelbundna formerData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatainteroperabilitetDatannormalisering och avståndsmåttDatapreprocesseringDatastädningDatatransformationDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetektion av avvikande värdenDiffusion Model TheoryDiffusionsmodellerDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDistance CollapseDistributional Analysis of Neural NetworksDocument Chunking and IndexingDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEtiskt beslutsfattandeEvaluation Under Distribution ShiftEvolutionär optimeringExperiment 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 selectionFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunktioner & mängderFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsFörfining av promptsFörståelse för RNN, LSTM och GRUFörståelse för transformerarkitekturGANGAN FundamentalsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistisk klustringGaussian Process CorrespondenceGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerativ AIGenerative Model ConnectionsGenetiska algoritmerGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGrafrepresentation i PythonGrafteori för MLGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraphSAGE-konceptGrunder i Reinforcement LearningGrunder och algoritmer för klustringGrundläggande AI-etikGrundläggande prompt engineeringGränsvärden & derivatorGymnasium-grunderHantering av null-värden i ArrowHantering av saknade och kategoriska dataHelhetsutveckling och utvärdering av modellerHelmert CodingHierarkisk klustring och dendrogramHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplementering av rekurrenta nätverk i PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputering av saknade värdenIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInfinite-Width Neural Network TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralerInterpreting Generalization BoundsIntuition för grafinbäddningIntuition för self-attentionIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyJustering av hyperparametrarK-Means: principer och klusteroptimeringKernel MethodsKernel Regression DynamicsKernel-based RegularizationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKodning av variablerKolmogorov–Smirnov TestKolumnorienterad datarepresentationKonvolutionella neurala nätverkKovarians och egendecompositionL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLarge-Width Limit TheoryLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLikhetspoäng för graferLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLinjär regression med PythonLinjär transformationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionLänkpredictieringMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMaskininlärning med scikit-learnMatematisk grund för uppmärksamhetMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisuppdelningMaximum-Margin SolutionsMean Field Theory in Neural NetworksMean-CenteringMembership FunctionsMetoder för dynamisk programmeringMinimum-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 DetectionModellträning och utvärderingMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte Carlo-teknikerMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeural Tangent Kernel FormalismNeurala nätverkNeuroevolutionNodklassificeringNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesODE Formulations in Generative ModelsObjektdetekteringsmetoderOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization Dynamics in RLHFOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPartikelsvärmsoptimeringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA)Principer för transparensProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt-Based GeneralizationPyTorch-grunderPython-datastrukturerPython-klassificeringsmodellerPython-programmeringQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRamar för ansvarsfull AIReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasRegulatorisk medvetenhetReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyRetrieval-Augmented Generation FundamentalsReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRoll- och kontextbaserad promptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLSannolikhetsfördelningarSannolikhetsreglerScore MatchingSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSerieanalysServerless and Event-Driven DesignSkalning av variablerSlumpvandringar på graferSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiska måttStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsStrukturerad utformning av utdataSubword Tokenization AlgorithmsSvärmintelligensTF-IDF WeightingTemporal ValidationTemporär differensinlärningTensorFlow-grunderTeori om uppmärksamhetsmekanismerTheoretical Deep Learning InsightsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTillämpning av RNN på NLP-uppgifter (sentimentanalys)Time Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTraining Dynamics in Mean Field RegimesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformersTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceUtvärdering av promptsUtvärderingsmetoder för Generativ AIVAEVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVektorer & matriserVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-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

Introduktion till neurala nätverk med Python

4 timmar

25 kapitel

Avancerad

9 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Neurala nätverk, Modellträning och utvärdering, Datapreprocessering, Justering av hyperparametrar, Maskininlärning med scikit-learn

Introduktion till maskininlärning med Python

4 timmar

32 kapitel

Medelnivå

29 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Maskininlärning med scikit-learn, Modellträning och utvärdering, Justering av hyperparametrar

Introduktion till NLP med Python

5 timmar

29 kapitel

Avancerad

3 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduktion till Tensorflow

2 timmar

16 kapitel

Medelnivå

1 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: TensorFlow-grunder, Neurala nätverk, Python-datastrukturer, Datapreprocessering

Linjär Regression med Python

2 timmar

19 kapitel

Medelnivå

6 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Linjär regression med Python, Modellträning och utvärdering

Klassificering med Python

3 timmar

24 kapitel

Medelnivå

1 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Python-programmering, Python-klassificeringsmodeller, Logistisk regression, Datapreprocessering, Modellträning och utvärdering, Hyperparametertuning

Klusteranalys med Python

4 timmar

34 kapitel

Medelnivå

1 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Grunder och algoritmer för klustring, Hantering av saknade och kategoriska data, Datannormalisering och avståndsmått, K-Means: principer och klusteroptimering, Hierarkisk klustring och dendrogram, DBSCAN: hantering av brus och oregelbundna former, Gaussian Mixture Models: probabilistisk klustring

Rekurrenta Neurala Nätverk med Python

3 timmar

22 kapitel

Medelnivå

1 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Förståelse för RNN, LSTM och GRU, Implementering av rekurrenta nätverk i PyTorch, Bearbetning av tidsserier och sekventiell data, Tillämpning av RNN på NLP-uppgifter (sentimentanalys), Helhetsutveckling och utvärdering av modeller

Grunder i Prompt Engineering

1 timme

9 kapitel

Nybörjare

6 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Grundläggande prompt engineering, Roll- och kontextbaserad prompting, Few-shot prompting, Chain-of-thought prompting, Strukturerad utformning av utdata, Förfining av prompts, Utvärdering av prompts

Matematik för Data Science

5 timmar

51 kapitel

Nybörjare

10 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Funktioner & mängder, Serieanalys, Gränsvärden & derivator, Integraler, Gradientnedstigning, Vektorer & matriser, Linjär transformation, Matrisuppdelning, Sannolikhetsregler, Bayes sats, Statistiska mått, Sannolikhetsfördelningar

Datapreprocessering och Feature Engineering

1 timme

12 kapitel

Nybörjare

5 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: Datastädning, Imputering av saknade värden, Detektion av avvikande värden, Kodning av variabler, Skalning av variabler, Datatransformation, Feature engineering, Feature selection, Byggande av pipelines

Pytorch-Grunder

3 timmar

20 kapitel

Avancerad

3 STUDERAR NU

Förvärvade kunskaper: PyTorch-grunder, Neurala nätverk, Modellträning och utvärdering

1 2 3 ...7

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