Data Science -kurssit
Data Science on ala, jossa raaka data muutetaan merkityksellisiksi oivalluksiksi ja älykkäiksi päätöksiksi. Tässä kategoriassa opit keräämään, käsittelemään, analysoimaan, visualisoimaan ja mallintamaan dataa hyödyntäen työkaluja kuten Python, SQL, koneoppiminen ja BI-alustat — valmistaen sinut todellisiin dataohjattuihin haasteisiin.
4.7
Arvioitu perustuen 7 arvostelut.
73 OppijatJo ilmoittautunut
Hankitut taidot:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAikasarjojen ja jaksollisen datan käsittelyAineiston esikäsittelyAjallisen eron oppiminenAlgorithm Evaluation and ComparisonAlignment and Generalization RisksAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow'n tietomalliAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBayesin kaavaBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChain-of-thought-kehotteiden hyödyntäminenChi-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: kohinan käsittely ja epäsäännölliset muodotData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatan esikäsittelyDatan muuntaminenDatan normalisointi ja etäisyysmittaritDatan puhdistusDatan yhteentoimivuusDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeterminants and matrix rank Diffusion Model TheoryDiffuusiomallitDimensionality reduction evaluation Directional derivatives Distance CollapseDistributional Analysis of Neural NetworksDocument Chunking and IndexingDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsDynaamisen ohjelmoinnin menetelmätEettinen päätöksentekoEffective DocumentationEigenvalues and eigenvectors Empirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvoluutio-optimointiExperiment 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 MethodsFew-shot-kehotteiden käyttöFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunktiot ja joukko-oppiFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGAN:tGaussian DistributionGaussian Mixture Models: todennäköisyyspohjainen klusterointiGaussian Process CorrespondenceGeneettiset algoritmitGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGeneratiivinen tekoälyGeneratiivisen tekoälyn arviointimittaritGenerative Model ConnectionsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGraafien esitys PythonillaGraafiteoria koneoppimisessaGraafiupotusten periaatteetGradient Boosting for TSGradient DescentGradienttimenetelmäGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraphSAGE-konseptitGymnasiumin perusteetHelmert CodingHierarkkinen klusterointi ja dendrogrammitHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHuomioinnin matemaattiset perusteetHuomiointimekanismien teoriaHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametrien viritysHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInfinite-Width Neural Network TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraalitInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionItsehuomioinnin intuitioJacobian matrices Jupyter Notebook ProficiencyK-Means: periaatteet ja klusterien optimointiKehotteiden arviointiKehotteiden hienosäätöKeinotekoiset immuunijärjestelmätKernel MethodsKernel Regression DynamicsKernel-based RegularizationKlusteroinnin perusteet ja algoritmitKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKoneoppiminen Scikit-learnillaKoneoppiminen scikit-learnillaKonvoluutiohermoverkotKovarianssi ja ominaisarvohajotelmaKuvankäsittely OpenCV:lläL1, 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 ProbabilityLimits of LLM GeneralizationLineaarinen regressio PythonillaLineaariset muunnoksetLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLink PredictionLinkkiprediktioLocal Outlier Factor AnalysisLogistinen regressioLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionLuonnollisen kielen hallintaLuonnollisen kielen käsittelyLäpinäkyvyyden periaatteetMLOps FundamentalsMallien kehitys ja arviointi päästä päähänMallin koulutus ja arviointiMallin tulkintaManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatriisin hajotelmatMatrix multiplication and transposition Maximum-Margin SolutionsMean Field Theory in Neural NetworksMean-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 DetectionMomentum MethodsMoniaseiset bandiittialgoritmitMonipäinen huomiointiMonipäähuomioinnin käsitteetMonitoring Model DegradationMonte Carlo -tekniikatMonte Carlo IntuitionMultinomial DistributionMultiple integralsMultivariate AnalysisMultivariate chain rule NLP TransformereillaNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeural Tangent Kernel FormalismNeuroevoluutioNeuroverkotNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull-arvojen käsittely Arrow'ssaODE Formulations in Generative ModelsObjektintunnistusmenetelmätOffline vs Online Evaluation ReasoningOikeudenmukaisuuden ja puolueellisuuden analyysiOminaisuuksien koodausOminaisuuksien rakentaminenOminaisuuksien skaalausOminaisuuksien valintaOne-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 GeometryPartial derivatives and gradients PartikkeliparvioptimointiParviälyPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPoikkeamien tunnistusPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositioenkoodausPositional Encoding ConceptsPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt engineeringin perusteetPrompt-Based GeneralizationPutkien rakentaminenPuuttuvan ja kategorisen datan käsittelyPuuttuvien arvojen imputointiPyArrow API:n käyttöPyTorchin perusteetPython-luokittelumallitPython-ohjelmointiPythonin tietorakenteetPääkomponenttianalyysi (PCA)Quantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRNN-, LSTM- ja GRU-verkkojen ymmärtäminenRNN-verkkojen soveltaminen NLP-tehtäviin (sentimenttianalyysi)Rademacher ComplexityRajat ja derivaatatRakenteisen ulostulon suunnitteluReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasRekursiivisten verkkojen toteutus PyTorchillaReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyRetrieval-Augmented Generation FundamentalsReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRooli- ja kontekstipohjainen kehotteiden suunnitteluRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSamankaltaisuuspisteytys graafeilleSampling StrategiesSampling Strategies in MLSarakepohjainen datan esitysSarjojen analyysiSatunnaiskävelyt graafeissaScore MatchingSelf-Attention MechanismSelf-attention-mekanismiSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsServerless and Event-Driven DesignSolmuluokitteluSolving linear systems Sparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSubword Tokenization AlgorithmsSääntelytietoisuusTF-IDF WeightingTaylor expansions Tekoälyn etiikan perusteetTemporal ValidationTensorFlow-perusteetTheoretical Deep Learning InsightsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTietosuojan käsitteetTilastolliset tunnusluvutTime Series AnalysisTime Series WindowingTodennäköisyysjakaumatTodennäköisyyssäännötTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTraining Dynamics in Mean Field RegimesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer-arkkitehtuuriTransformer-arkkitehtuurin ymmärrysTransformerien Python-toteutusTransformeritTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUlottuvuuksien vähentäminenUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceVAE:tVC DimensionVahvistusoppimisen perusteetVariational Inference & ELBOVastuu tekoälyssäVastuullisen tekoälyn viitekehyksetVector Search TheoryVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVector operations and norms Vektorit ja matriisitVocabulary 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
Näytä lisääTee lyhyt tietovisa ja lähesty tavoitteitasi!
80,000
Opiskelijat ovat jo menestyksekkäästi suorittaneet kurssit ja käyttävät taitojaan työpaikalla
92%
Käyttäjät kokevat kurssimme hyödyllisiksi
Kurssit
Kurssit
Selaa Data Science kurssit ja projektit
1 tunti
12 luvut
1 tunti 10 luvut
1 tunti 9 luvut
2 tuntia 12 luvut
3 tuntia 31 luvut
2 tuntia 9 luvut
1 tunti 16 luvut
2 tuntia 9 luvut
2 tuntia 9 luvut
2 tuntia 12 luvut
1 tunti 12 luvut
2 tuntia 12 luvut
Taso
Oppitunnin tyyppi
Teknologiat
kurssi
Tekoälyn Etiikka 101
1 tunti 12 luvutAloittelija
Opitut taidot: Tekoälyn etiikan perusteet, Eettinen päätöksenteko, Oikeudenmukaisuuden ja puolueellisuuden analyysi, Läpinäkyvyyden periaatteet, Vastuu tekoälyssä, Tietosuojan käsitteet, Vastuullisen tekoälyn viitekehykset, Sääntelytietoisuus
kurssi
Active Learning with Python
1 tunti 10 luvutKeskitaso
Opitut taidot: Active Learning Fundamentals, Label Efficiency Techniques, Sampling Strategies in ML, Uncertainty-Based Querying, Committee-Based Querying, Density-Weighted Sampling, scikit-learn Active Learning Implementation, Learning Curve Analysis
kurssi
Advanced Tree-Based Models with Python
1 tunti 9 luvutKeskitaso
Opitut taidot: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
kurssi
Apache Arrow ja PyArrow Data-analyytikoille
2 tuntia 12 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Sarakepohjainen datan esitys, Arrow'n tietomalli, PyArrow API:n käyttö, Datan yhteentoimivuus, Null-arvojen käsittely Arrow'ssa
kurssi
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 tuntia 31 luvutAloittelija
Opitut taidot: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
kurssi
Attention Mechanisms Theory
2 tuntia 9 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
kurssi
Bioinspiroituneet Algoritmit
1 tunti 16 luvutAloittelija
Opitut taidot: Evoluutio-optimointi, Parviäly, Geneettiset algoritmit, Partikkeliparvioptimointi, Keinotekoiset immuunijärjestelmät, Neuroevoluutio
kurssi
Cloud Foundations for Data Science
2 tuntia 9 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Cloud Mental Models, Cloud Compute Patterns, Cloud Storage Architectures, Data Access Patterns, Cloud Networking Concepts, Identity and Access Management, Serverless and Event-Driven Design, Cloud Data Science Workflows
kurssi
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 tuntia 9 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
kurssi
Data Cleaning Techniques in Python
2 tuntia 12 luvutKeskitaso
Opitut taidot: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
kurssi
Datan Esikäsittely ja Ominaisuuksien Rakentaminen
1 tunti 12 luvutAloittelija
Opitut taidot: Datan puhdistus, Puuttuvien arvojen imputointi, Poikkeamien tunnistus, Ominaisuuksien koodaus, Ominaisuuksien skaalaus, Datan muuntaminen, Ominaisuuksien rakentaminen, Ominaisuuksien valinta, Putkien rakentaminen
kurssi
Diffusion Models and Generative Foundations
2 tuntia 12 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
Codefinityn edut
Tekoälyavusteinen oppiminen
Omaksu teknologiaosaamisen kiehtovuus! Tekoälyavustajamme antaa reaaliaikaista palautetta, henkilökohtaisia vinkkejä ja virheiden selityksiä, jotta opit luottavaisin mielin.
Työtilat
Työtilojen avulla voit luoda ja jakaa projekteja suoraan alustallamme. Olemme valmiiksi suunnitelleet mallit sinun helpottamiseksi.
Oppimispolut
Ota hallintaasi urakehityksesi ja aloita matkasi uusimpien teknologioiden hallintaan
Todelliset projektit
Todelliset projektit kohottavat portfoliotasi, esitellen käytännön taitoja, joilla vakuutat työnantajat.
Miksi Codefinity erottuu
Videomateriaali
Ladattavat materiaalit
Arvostetut todistukset
Interaktiivinen oppimisympäristö
Virheiden korjaus
Tekoälyavustaja
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
Codefinity
Videoihin perustuvat oppimisalustat
Codefinity
Videoihin perustuvat oppimisalustat
Videomateriaali
Ladattavat materiaalit
Arvostetut todistukset
Interaktiivinen oppimisympäristö
Virheiden korjaus
Tekoälyavustaja
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
UramahdollisuudetTutustu suosituimpiin ammatteihin, keskipalkkoihin ja yrityksiin, jotka aktiivisesti etsivät alan asiantuntijoita.
Datanomi
Big Data -Analyytikko
NLP-Insinööri
Syväoppimisinsinööri
AI-Tutkija
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Vuosipalkka
(Keskiarvo Yhdysvalloissa)
Työnantajat
*Lähde: Glassdoor
Opiskelijoiden valitsema parhaista kouluista
Sisältäen 30:sta yhdysvaltojen 30 parasta korkeakoulua
Data Science -kurssit: Keskeistä tietoa ja kysymyksiä
Johdanto data-analytiikan kursseihin
Tarjoamme runsaasti kursseja kaikista data-analytiikan osa-alueista, kuten datan visualisointi (esim. "Ultimate visualization with Python"), datan käsittely Pythonilla (esim. "Ultimate NumPy" tai "Advanced Techniques in pandas"), SQL (esim. "Introduction to SQL") sekä koneoppiminen (esim. "ML Introduction with scikit-learn" tai "Introduction to Neural Networks").
Data-analytiikan kurssiemme hyödyt
Tarjoamme asiakkaillemme kattavan opetussuunnitelman, käytännönläheistä oppimista sekä asiantuntevat kouluttajat.
Uramahdollisuudet data-analytiikan kurssien jälkeen
Data-analytiikan kurssin suorittamisen jälkeen voit mahdollisesti aloittaa uran monissa dataan perustuvissa tehtävissä, kuten data-analyytikkona, data scientistinä, koneoppimisanalyytikkona, business intelligence -analyytikkona, data engineerinä jne.
Data-analytiikan vaihtoehdot
Tarjoamme runsaasti kursseja kaikista data-analytiikan osa-alueista, kuten datan visualisointi (esim. "Ultimate visualization with Python"), datan käsittely Pythonilla (esim. "Ultimate NumPy" tai "Advanced Techniques in pandas"), SQL (esim. "Introduction to SQL") sekä koneoppiminen (esim. "ML Introduction with scikit-learn" tai "Introduction to Neural Networks").
Todistustiedot
Kaikista data-analytiikkaan liittyvistä kursseistamme saat todistuksen, joka vahvistaa osaamisesi ja tietosi data-analytiikasta.
Kuinka valita sopiva data-analytiikan kurssi?
Sinun tulee arvioida tavoitteesi, tarkistaa esitietovaatimukset ja tutustua opetussuunnitelmaan.
Mikä kurssi on paras data-analytiikan kurssikategoriassa?
Meillä on useita laadukkaita data-analytiikkaan liittyviä kursseja, joista voidaan nostaa esiin "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" ja "ML Introduction with scikit-learn".
Miksi kannattaa harkita data-analytiikan verkkokurssia yrityksessämme?
Tarjoamme asiakkaillemme kattavan opetussuunnitelman, käytännönläheistä oppimista sekä asiantuntevat kouluttajat.
Vinkkejä data-analytiikan kurssin menestyksekkääseen suorittamiseen
On tärkeää pysyä järjestelmällisenä, opiskella aktiivisesti ja harjoitella säännöllisesti.
Mikä on data-analytiikan kurssien koulutuksen hinta?
Tarjoamme joustavia hinnoitteluvaihtoehtoja. Pro Plan -jäsenyys alkaa 49 dollarista kuukaudessa tai 99 dollaria kolmelta kuukaudelta, ja Pro Annual Plan -vuosijäsenyksellä säästät, hinta on 144 dollaria. Ultimate Plan maksaa 59 dollaria kuukaudessa, 147 dollaria kolmelta kuukaudelta tai 299 dollaria vuodessa. Jokainen jäsenyys sisältää pääsyn asiantuntijoiden laatimaan sisältöön, interaktiivisiin haasteisiin ja todistukseen.
Mikä data-analytiikan kurssi sopii parhaiten aloittelijoille?
Aloittelijoille hyviä vaihtoehtoja ovat esimerkiksi "Introduction to SQL" ja "Pandas First Steps".
Mitkä ovat keskeiset taidot menestyäksesi data-analytiikassa?
Sinulla olisi hyvä olla perustason ohjelmointikokemusta sekä matemaattiset perusvalmiudet.
Miten data-analytiikka vertautuu koneoppimiseen?
Data-analytiikka kattaa koko datan käsittelyprosessin, kun taas koneoppiminen on data-analytiikan osa-alue, joka keskittyy algoritmien kehittämiseen ja soveltamiseen, jotta tietokoneet voivat oppia ja tehdä ennusteita datan perusteella.
Mikä vaikutus data-analytiikalla on teollisuuteen?
Data-analytiikka edistää innovaatioita ja tehokkuutta eri toimialoilla tarjoamalla käyttökelpoista tietoa, parantamalla päätöksentekoa ja optimoimalla prosesseja. Esimerkiksi se auttaa yrityksiä ymmärtämään markkinatrendejä, asiakaskäyttäytymistä ja operatiivista tehokkuutta.
Onko data-analytiikan kurssi vaikea?
Vaikeustaso vaihtelee taustasi ja kurssin vaativuuden mukaan. Käytännön harjoituksia ja tukea tarjoavat kurssit voivat helpottaa oppimisprosessia. Tilastojen ja ohjelmoinnin perustuntemus voi helpottaa vaikeustasoa.
Mikä tutkinto tarvitaan data-analytiikkaan?
Erityistä tutkintoa ei aina vaadita, mutta monilla data-analyytikoilla on tutkintoja esimerkiksi tietojenkäsittelytieteestä, tilastotieteestä, matematiikasta tai tekniikasta. Joihinkin tehtäviin saatetaan vaatia ylempiä tutkintoja tai erikoistuneita sertifikaatteja, mutta käytännön kokemus ja taidot ovat myös erittäin arvokkaita.
Mitä he sanovat käyttäjämme
Liity 1.5+ miljoona edistymässä tekoäly- ja datataidoissa Codefinityssä!
Valmiina aloittamaan?
ProParas aloitustarjous$12 /kuukausiLaskutetaan vuosittain
250+ korkealle arvosteltua kurssiaSuoritustodistuksetTekoälyavustaja kaikissa kursseissa
40+ hands-on Real-world projectsHenkilökohtaiset opintopolutRajoittamattomat työtilatUltimateKaikki mitä tarvitset urasi vauhdittamiseen$25 /kuukausiLaskutetaan vuosittain
250+ korkealle arvosteltua kurssiaSuoritustodistuksetTekoälyavustaja kaikissa kursseissa40+ hands-on Real-world projectsHenkilökohtaiset opintopolutRajoittamattomat työtilatParhaat kurssit kategoriassa Data Science kategoria
1. | Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla |  4 tuntia |  25 luvut |
2. | Johdatus koneoppimiseen Pythonilla | 4 tuntia | 32 luvut |
3. | Johdatus NLP:hen Pythonilla | 5 tuntia | 29 luvut |
4. | Johdanto TensorFlow'hun | 2 tuntia | 16 luvut |
5. | Lineaarinen Regressio Pythonilla | 2 tuntia | 19 luvut |
1. Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla
Tuntia
Luvut2. Johdatus koneoppimiseen Pythonilla
TuntiaLuvut3. Johdatus NLP:hen Pythonilla
TuntiaLuvut4. Johdanto TensorFlow'hun
TuntiaLuvut5. Lineaarinen Regressio Pythonilla
TuntiaLuvutBlogin aiheeseen liittyvät aiheet
Data Analytics
Data Science
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Machine Learning
by Artem HrechkaData Scientist, Ml Engineer
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
