Kurs i Data Science
Data Science er fagfeltet som omgjør rådata til meningsfulle innsikter og intelligente beslutninger. I denne kategorien lærer du å samle inn, behandle, analysere, visualisere og modellere data ved hjelp av verktøy som Python, SQL, maskinlæring og BI-plattformer — og forbereder deg på virkelige utfordringer drevet av data.
4.7
Vurdert ut fra 7 anmeldelser.
62 LærlingerAllerede påmeldt
Tilegnede ferdigheter:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer for multi-armede banditterAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvarlighet i KIApplied Calibration WorkflowsAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian OptimizationBayes’ teoremBegreper om datavernBehandling av tidsserier og sekvensielle dataBildebehandling med OpenCVBoosting AlgorithmsBruk av RNN i NLP-oppgaver (sentimentanalyse)Bygging 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 QueryingCompression Trade-off ReasoningConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: håndtering av støy og uregelmessige formerData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatanormalisering og avstandsmålDatapreprosesseringDataprosesseringDatatransformasjonDatavaskDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeteksjon av uteliggereDiffusion Model TheoryDiffusjonsmodellerDimensionality reduction evaluation DimensjonsreduksjonDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesEtisk beslutningstakingEvaluering av promptsEvalueringsmetrikker for generativ KIEvolusjonær optimaliseringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-kodingFeature-seleksjonFeature-skaleringFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForbedring av promptsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesForståelse av RNN, LSTM og GRUFunksjoner og mengderFuzzy Matching in PythonGAN FundamentalsGAN-erGaussian Mixture Models: sannsynlighetsbasert klyngeanalyseGenerativ KIGenetiske algoritmerGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrenser og deriverteGrunnleggende KI-etikkGrunnleggende TensorFlowGrunnleggende om GymnasiumGrunnleggende om klyngeanalyse og algoritmerGrunnleggende om reinforcement learningGrunnleggende prinsipper for prompt engineeringHelhetlig modellutvikling og evalueringHelmert CodingHierarkisk klyngeanalyse og dendrogrammerHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterjusteringHyperparametertuningHypothesis TestingHåndtering av manglende og kategoriske dataImplementering av rekursive nettverk i PyTorchImputering av manglende verdierIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: prinsipper og optimalisering av klyngerKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKonvolusjonelle nevrale nettverkKovarians og egenverdidekomponeringKunstige immunsystemerL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimits of LLM GeneralizationLineær regresjon med PythonLineære transformasjonerLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regresjonLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMaskinlæring med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisedekomponeringMean-CenteringMetoder for dynamisk programmeringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelltrening og evalueringMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikkerMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNaturlig språkbehandlingNaturlig språkprosesseringNeural Network Compression TheoryNeuroevolusjonNevrale nettverkNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdeteksjonsmetoderOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPartikkelsvermoptimaliseringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Prinsipper for åpenhetProbabilistic Model CalibrationPrompt-Based GeneralizationPyTorch-grunnleggendePython datastrukturerPython-klassifiseringsmodellerPython-programmeringQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRammeverk for ansvarlig KIRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk bevissthetReliability DiagramsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRettferdighets- og skjevhetsanalyseRisk Minimization TheoryRolle- og kontekstbasert promptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLSannsynlighetsfordelingerSannsynlighetsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSerieanalyseSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiske målStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStrukturert utformet outputSvermintelligensTemporal ValidationTemporal-difference-læringTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTime Series AnalysisTime Series WindowingTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformereTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAE-erVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVektorer og matriserWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
Vis merTa en kort quiz og kom nærmere dine mål!
80,000
Studentene har allerede fullført kursene med suksess og bruker ferdighetene sine i arbeidslivet
92%
Brukerne finner kursene våre nyttige
Kurs
Kurs
Bla gjennom Data Science kurs og prosjekter
4 timer
25 kapitler
4 timer 32 kapitler
5 timer 29 kapitler
2 timer 16 kapitler
2 timer 19 kapitler
3 timer 24 kapitler
4 timer 34 kapitler
3 timer 22 kapitler
4 timer 29 kapitler
4 timer 21 kapitler
6 timer 37 kapitler
3 timer 20 kapitler
Nivå
Leksjonstype
Teknologier
kurs
Introduction to Neural Networks with Python
4 timer 25 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
kurs
Introduction to Machine Learning with Python
4 timer 32 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Introduction to NLP with Python
5 timer 29 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Natural Language Processing, Natural Language Handling
kurs
Introduction to TensorFlow
2 timer 16 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
kurs
Linear Regression with Python
2 timer 19 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
kurs
Classification with Python
3 timer 24 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Cluster Analysis with Python
4 timer 34 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: 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
kurs
Recurrent Neural Networks with Python
3 timer 22 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: 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
kurs
Computer Vision Essentials with Python
4 timer 29 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
kurs
Deep Generative Models with Python
4 timer 21 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
kurs
Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 timer 37 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
kurs
PyTorch Essentials
3 timer 20 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
Velg en yrkesretningOmfattende programmer for å mestre en yrkesvei
Kun for Ultimate
7 Kurs
182 Oppgaver
Fordeler med Codefinity
KI-assistert læring
Omfavn fascinasjonen for teknologiske ferdigheter! Vår KI-assistent gir sanntidstilbakemelding, personlige hint og forklaringer på feil, slik at du kan lære med selvtillit.
Arbeidsområder
Med arbeidsområder kan du opprette og dele prosjekter direkte på plattformen vår. Vi har forberedt maler for din bekvemmelighet
Læringsspor
Ta kontroll over din karriereutvikling og start din vei mot å mestre de nyeste teknologiene
Reelle prosjekter
Reelle prosjekter løfter porteføljen din, og viser praktiske ferdigheter som imponerer potensielle arbeidsgivere
Hvorfor Codefinity skiller seg ut
Videoinnhold
Nedlastbare materialer
Ansete sertifikater
Interaktivt læringsmiljø
Feilretting
AI-assistent
Tilgang til alt innhold med ett abonnement
Codefinity
Videobaserte læringsplattformer
Codefinity
Videobaserte læringsplattformer
Videoinnhold
Nedlastbare materialer
Ansete sertifikater
Interaktivt læringsmiljø
Feilretting
AI-assistent
Tilgang til alt innhold med ett abonnement
KarrieremuligheterLær om de mest populære yrkene, gjennomsnittslønningene og selskapene som aktivt søker spesialister i dette feltet.
Dataforsker
Big Data Analytiker
NLP-Ingeniør
Deep Learning-Ingeniør
AI-Forsker
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årslønn
(Gjennomsnitt i USA)
Ansettende selskaper
*Kilde: Glassdoor
Utvalgt av studenter fra de fremragende skolene
Inkludert 30 av de 30 fremragende universitetene i USA.
Kurs i Data Science: Nøkkelinformasjon og spørsmål
Introduksjon til datavitenskapskurs
Vi tilbyr et bredt utvalg av kurs innen alle aspekter av datavitenskap, inkludert datavisualisering (som "Ultimate visualization with Python"), datamanipulering 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").
Fordeler med våre datavitenskapskurs
Vi tilbyr våre kunder en omfattende læreplan, praktisk erfaring og ekspertinstruktører.
Karrieremuligheter etter fullføring av datavitenskapskurs
Etter å ha fullført et datavitenskapskurs kan du potensielt starte en karriere i ulike datadrevne stillinger, inkludert data scientist, dataanalytiker, maskinlæringsanalytiker, business intelligence-analytiker, dataingeniør osv.
Alternativer innen datavitenskap
Vi tilbyr et bredt utvalg av kurs innen alle aspekter av datavitenskap, inkludert datavisualisering (som "Ultimate visualization with Python"), datamanipulering 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").
Informasjon om sertifikat
Etter å ha fullført et av våre datavitenskapsrelaterte kurs, vil du motta et sertifikat som bekrefter dine ferdigheter og kunnskaper innen datavitenskap.
Hvordan velge riktig datavitenskapskurs?
Du bør vurdere dine mål, sjekke forkunnskapskrav og gjennomgå læreplanen.
Hvilket kurs er best innen kategorien datavitenskapskurs?
Vi har flere gode kurs innen datavitenskap, blant annet "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" og "ML Introduction with scikit-learn".
Hvorfor bør jeg vurdere å ta et nettbasert datavitenskapskurs hos deres selskap?
Vi tilbyr våre kunder en omfattende læreplan, praktisk erfaring og ekspertinstruktører.
Tips for vellykket gjennomføring av datavitenskapskurs
Det er viktig å være organisert, lære aktivt og øve regelmessig.
Hva koster opplæring i datavitenskapskurs?
Vi tilbyr fleksible prisalternativer. Vår Pro Plan starter på 49 dollar per måned eller 99 dollar for tre måneder, med besparelser på vår Pro Annual Plan til 144 dollar. Vår Ultimate Plan koster 59 dollar per måned, 147 dollar for tre måneder eller 299 dollar årlig. Hver plan inkluderer tilgang til innhold utarbeidet av eksperter, interaktive utfordringer og sertifisering.
Hvilket datavitenskapskurs passer best for nybegynnere?
For nybegynnere kan gode alternativer være "Introduction to SQL" og "Pandas First Steps".
Hvilke nøkkelferdigheter kreves for å lykkes innen datavitenskap?
Du bør ha grunnleggende programmeringserfaring og fundamental matematisk kunnskap.
Hvordan sammenlignes datavitenskap med maskinlæring?
Datavitenskap omfatter hele prosessen med å arbeide med data, mens maskinlæring er en underkategori av datavitenskap som spesifikt handler om å utvikle og anvende algoritmer som gjør det mulig for datamaskiner å lære av og gjøre prediksjoner basert på data.
Hvilken innvirkning har datavitenskap på industrien?
Datavitenskap driver innovasjon og effektivitet på tvers av ulike bransjer ved å gi handlingsrettede innsikter, forbedre beslutningstaking og optimalisere prosesser. For eksempel hjelper det virksomheter med å forstå markedstrender, kundeadferd og operasjonell effektivitet.
Er et datavitenskapskurs vanskelig?
Vanskelighetsgraden kan variere avhengig av din bakgrunn og kursets kompleksitet. Kurs som tilbyr praktisk trening og støtte kan gjøre læringsprosessen mer håndterbar. Grunnleggende forståelse av statistikk og programmering kan gjøre det lettere.
Hvilken utdanning trenger du for datavitenskap?
Selv om en spesifikk grad ikke alltid er nødvendig, har mange data scientists grader innen fag som informatikk, statistikk, matematikk eller ingeniørfag. Noen stillinger kan kreve avanserte grader eller spesialiserte sertifiseringer, men praktisk erfaring og ferdigheter er også svært verdifulle.
Hva Våre Brukere Sier
Bli med 1.5+ millioner utvikler AI- og datakunnskaper hos Codefinity
Klar til å starte?
ProBeste introduksjonstilbud$12 /månedFakturert årlig
250+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs
40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderUltimateAlt du trenger for å styrke karrieren din$25 /månedFakturert årlig
250+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderToppkurs i Data Science kategori
1. | Introduksjon til nevrale nettverk med Python |  4 timer |  25 kapitler |
2. | Introduksjon til maskinlæring med Python | 4 timer | 32 kapitler |
3. | Introduksjon til NLP med Python | 5 timer | 29 kapitler |
4. | Introduksjon til TensorFlow | 2 timer | 16 kapitler |
5. | Lineær Regresjon med Python | 2 timer | 19 kapitler |
1. Introduksjon til nevrale nettverk med Python
Timer
Kapitler2. Introduksjon til maskinlæring med Python
TimerKapitler3. Introduksjon til NLP med Python
TimerKapitler4. Introduksjon til TensorFlow
TimerKapitler5. Lineær Regresjon med Python
TimerKapitlerRelaterte 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
