Data Science-kurser
Data Science er området, hvor rå data omdannes til meningsfulde indsigter og intelligente beslutninger. I denne kategori lærer du at indsamle, behandle, analysere, visualisere og modellere data ved hjælp af værktøjer som Python, SQL, maskinlæring og BI-platforme — hvilket forbereder dig på virkelige, datadrevne udfordringer.
4.7
Bedømt efter 7 anmeldelser.
45 LærendeAllerede tilmeldt
Opnåede færdigheder:
Algoritmer for multi-armede banditterAnvendelse af RNNs til NLP-opgaver (sentimentanalyse)Bayes' sætningBehandling af tidsserier og sekventielle dataBilledbehandling med OpenCVConvolutional Neural NetworksDBSCAN: støjhåndtering og uregelmæssige formerDatanormalisering og afstandsmålDatapræprocesseringDatatransformationDatavaskEnd-to-end modeludvikling og evalueringEvolutionær optimeringFeature engineeringFeature-kodningFeature-selektionFeature-skaleringForståelse af RNNs, LSTMs og GRUsFunktioner og mængderGaussian Mixture Models: probabilistisk klyngeanalyseGenetiske algoritmerGradientnedstigningGrundlag for forstærkningslæringGrundlæggende GymnasiumGrundlæggende klyngeanalyse og algoritmerGrænser og differentialkvotienterHierarkisk klyngedannelse og dendrogrammerHyperparameteroptimeringHyperparametertuningHåndtering af manglende og kategoriske dataImplementering af rekurrente netværk i PyTorchImputation af manglende værdierIntegralerK-Means: principper og klyngeoptimeringKunstige immunsystemerLineær regression med PythonLineære transformationerLogistisk regressionMaskinlæring med scikit-learnMatrixdekomponeringMetoder til dynamisk programmeringModeltræning og evalueringMonte Carlo-teknikkerNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeurale netværkNeuroevolutionObjektdetekteringsmetoderPartikelsværmsoptimeringPipeline-opbygningPyTorch-grundlæggendePython-datastrukturerPython-klassifikationsmodellerPython-programmeringSandsynlighedsfordelingerSandsynlighedsreglerSerieanalyseStatistiske målSværmintelligensTensorFlow-grundlæggendeTidsdifferenslæringUdregning af outliersVektorer og matricer
Vis mereTag en kort quiz og kom tættere på dine mål!
80,000
Eleverne har allerede gennemført kurserne med succes og anvender deres færdigheder på arbejdspladsen
92%
Brugere finder vores kurser nyttige
Kurser
Kurser
Karriereveje
Fordele
Derfor Codefinity
Karrieremuligheder
Ofte stillede spørgsmål
Relaterede emner
Anmeldelser
Priser
Topkurser
Kurser
Kurser
Karriereveje
Fordele
Derfor Codefinity
Karrieremuligheder
Ofte stillede spørgsmål
Relaterede emner
Anmeldelser
Priser
Topkurser
Udforsk Data Science kurser og projekter
1 time
12 kapitler
5 timer 51 kapitler
Niveau
Lektionstype
Teknologier
kursus
Datapræprocessering og Feature Engineering
1 time 12 kapitlerBegynder
Opnåede færdigheder: Datavask, Imputation af manglende værdier, Udregning af outliers, Feature-kodning, Feature-skalering, Datatransformation, Feature engineering, Feature-selektion, Pipeline-opbygning
kursus
Matematik for Datavidenskab
5 timer 51 kapitlerBegynder
1 STUDERER NU
Opnåede færdigheder: Funktioner og mængder, Serieanalyse, Grænser og differentialkvotienter, Integraler, Gradientnedstigning, Vektorer og matricer, Lineære transformationer, Matrixdekomponering, Sandsynlighedsregler, Bayes' sætning, Statistiske mål, Sandsynlighedsfordelinger
Vælg en karrierevejOmfattende programmer for at mestre en karrierevej
Kun for Ultimate
9 Kurser
271 Opgaver
Codefinity fordele
KI-assisteret læring
Omfavn fascinationen for teknologiske færdigheder! Vores KI-assistent giver feedback i realtid, personlige hints og fejlforklaringer, så du trygt kan lære.
Arbejdsområder
Med arbejdsområder kan du oprette og dele projekter direkte på vores platform. Vi har forberedt skabeloner til din bekvemmelighed
Læringsstier
Tag kontrol over din karriereudvikling og start din rejse mod at mestre den nyeste teknologi
Virkelige projekter
Virkelige projekter løfter din portefølje og viser praktiske færdigheder, der imponerer potentielle arbejdsgivere
Hvorfor Codefinity skiller sig ud
Videomateriale
Downloadbare materialer
Ansete certifikater
Interaktivt læringsmiljø
Fejlrettelse
AI-assistent
Adgang til alt indhold med ét abonnement
Codefinity
Videobaserede læringsplatforme
Codefinity
Videobaserede læringsplatforme
Videomateriale
Downloadbare materialer
Ansete certifikater
Interaktivt læringsmiljø
Fejlrettelse
AI-assistent
Adgang til alt indhold med ét abonnement
KarrieremulighederLær om de mest populære erhverv, gennemsnitslønninger og virksomheder, der aktivt søger specialister inden for dette felt.
Dataforsker
Big Data Analytiker
NLP Ingeniør
Deep Learning Ingeniør
AI-Forsker
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årlig løn
(Gennemsnit i USA)
Ansættende virksomheder
*Kilde: Glassdoor
Udvalgt af studerende fra de allerbedste skoler
Inkluderer 30 af de 30 allerbedste universiteter i USA.
Data Science-kurser: Nøgleinfo og spørgsmål
Introduktion til datavidenskabskurser
Vi tilbyder et bredt udvalg af kurser inden for alle aspekter af datavidenskab, herunder datavisualisering (som "Ultimate visualization with Python"), datamanipulation med Python (som "Ultimate NumPy" eller "Advanced Techniques in pandas"), SQL (som "Introduction to SQL") og maskinlæring (som "ML Introduction with scikit-learn" eller "Introduction to Neural Networks").
Fordele ved vores datavidenskabskurser
Vi tilbyder vores kunder et omfattende pensum, praktisk erfaring og undervisning fra eksperter.
Karrieremuligheder efter gennemførelse af datavidenskabskurser
Efter gennemførelse af et datavidenskabskursus kan du potentielt starte en karriere i en række datadrevne stillinger, herunder data scientist, dataanalytiker, maskinlæringsanalytiker, business intelligence-analytiker, dataingeniør m.fl.
Muligheder inden for datavidenskab
Vi tilbyder et bredt udvalg af kurser inden for alle aspekter af datavidenskab, herunder datavisualisering (som "Ultimate visualization with Python"), datamanipulation med Python (som "Ultimate NumPy" eller "Advanced Techniques in pandas"), SQL (som "Introduction to SQL") og maskinlæring (som "ML Introduction with scikit-learn" eller "Introduction to Neural Networks").
Certifikatinformation
Efter gennemførelse af et af vores datavidenskabsrelaterede kurser modtager du et certifikat, der dokumenterer dine færdigheder og din viden inden for datavidenskab.
Sådan vælger du det rette datavidenskabskursus
Du bør vurdere dine mål, tjekke forudsætninger og gennemgå pensum.
Hvilket kursus er bedst inden for datavidenskabskategorien?
Vi har mange gode kurser inden for datavidenskab, hvor vi især kan fremhæve "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" og "ML Introduction with scikit-learn".
Hvorfor bør jeg overveje at tage et online datavidenskabskursus hos jeres virksomhed?
Vi tilbyder vores kunder et omfattende pensum, praktisk erfaring og undervisning fra eksperter.
Tips til succesfuld gennemførelse af datavidenskabskursus
Det er vigtigt at være organiseret, lære aktivt og øve sig regelmæssigt.
Hvad koster træning i datavidenskabskurser?
Vi tilbyder fleksible prisstrukturer. Vores Pro Plan starter ved 49 USD pr. måned eller 99 USD for tre måneder, med besparelser på vores Pro Annual Plan til 144 USD. Vores Ultimate Plan koster 59 USD pr. måned, 147 USD for tre måneder eller 299 USD årligt. Hver plan inkluderer adgang til ekspertudviklet indhold, interaktive udfordringer og certificering.
Hvilket datavidenskabskursus egner sig bedst til begyndere?
For begyndere kan gode muligheder være "Introduction to SQL" og "Pandas First Steps".
Hvilke nøglekompetencer kræves for at få succes inden for datavidenskab?
Det er en fordel at have grundlæggende programmeringserfaring og fundamentale matematiske kundskaber.
Hvordan adskiller datavidenskab sig fra maskinlæring?
Datavidenskab fokuserer på hele processen med at arbejde med data, mens maskinlæring er en underkategori af datavidenskab, der specifikt beskæftiger sig med udvikling og anvendelse af algoritmer, som gør det muligt for computere at lære af og forudsige ud fra data.
Hvilken indflydelse har datavidenskab på industrien?
Datavidenskab driver innovation og effektivitet på tværs af forskellige industrier ved at levere handlingsorienteret indsigt, forbedre beslutningstagning og optimere processer. For eksempel hjælper det virksomheder med at forstå markedstendenser, kundeadfærd og operationel effektivitet.
Er et datavidenskabskursus svært?
Sværhedsgraden kan variere afhængigt af din baggrund og kursets kompleksitet. Kurser med praktiske øvelser og støtte kan gøre læringsprocessen mere overkommelig. Grundlæggende forståelse for statistik og programmering kan lette sværhedsgraden.
Hvilken uddannelse kræves til datavidenskab?
Selvom en specifik uddannelse ikke altid er påkrævet, har mange data scientists uddannelser inden for områder som datalogi, statistik, matematik eller ingeniørvidenskab. Nogle stillinger kan kræve videregående uddannelser eller specialiserede certificeringer, men praktisk erfaring og færdigheder kan også være meget værdifulde.
Hvad siger vores brugere
Deltag 1.5+ millioner avancerer i AI og datafærdigheder hos Codefinity
Klar til at starte?
ProBedste introduktionstilbud$12 /mdÅrlig fakturering
100+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser
20+ praktiske virkelige projekterPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderUltimateAlt du behøver for at booste din karriere$25 /mdÅrlig fakturering
100+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser20+ praktiske virkelige projekterPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderTopkurser i Data Science kategori
1. | Introduktion til neurale netværk |  4 timer |  25 kapitler |
2. | ML Introduktion med Scikit-learn | 4 timer | 32 kapitler |
3. | Introduktion til NLP | 5 timer | 29 kapitler |
4. | Introduktion til Tensorflow | 3 timer | 18 kapitler |
5. | Lineær Regression med Python | 2 timer | 19 kapitler |
1. Introduktion til neurale netværk
Timer
Kapitler2. ML Introduktion med Scikit-learn
TimerKapitler3. Introduktion til NLP
TimerKapitler4. Introduktion til Tensorflow
TimerKapitler5. Lineær Regression med Python
TimerKapitlerRelaterede emner på bloggen
Data Analytics
Data Science
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
Data Visualization
Data Analytics
Data Manipulation
Excel
by Anastasiia TsurkanBackend Developer
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
