Data Science-cursussen
Data Science is het vakgebied waarin ruwe data wordt omgezet in waardevolle inzichten en intelligente beslissingen. In deze categorie leer je hoe je data verzamelt, verwerkt, analyseert, visualiseert en modelleert met behulp van tools zoals Python, SQL, machine learning en BI-platforms — ter voorbereiding op praktijkgerichte, datagedreven vraagstukken.
4.7
Beoordeeld op basis van 7 recensies.
62 LerendenReeds ingeschreven
Verworven vaardigheden:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessAI-ethiek grondbeginselenARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyse van eerlijkheid en biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasisprincipes van GymnasiumBayesian OptimizationBeeldverwerking met OpenCVBoosting AlgorithmsCalibration 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) Clusteringfundamenten en algoritmenCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningConcepten van gegevensprivacyConvergence TheoryConvex AnalysisConvolutionele neurale netwerkenCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariantie en eigenwaarde-decompositieCross-validation techniquesDBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormenData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatareinigingDatatransformatieDeduplication AlgorithmsDeeltjeszwermoptimalisatieDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetectie van uitschietersDiffusiemodellenDiffusion Model TheoryDimensionaliteitsreductieDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsDynamische programmeermethodenEncoding Leakage PreventionEnd-to-end modelontwikkeling en evaluatieEnsemble Learning FundamentalsEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesEthische besluitvormingEvaluatiemaatstaven voor Generatieve AIEvolutionaire optimalisatieExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature-encodingFeature-scalingFeatureselectieFew-Shot PromptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuncties & VerzamelingenFundamenten van Prompt EngineeringFuzzy Matching in PythonGAN FundamentalsGAN'sGaussian Mixture Models: probabilistische clusteringGegevensvoorbewerkingGeneratieve AIGenetische algoritmenGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrondslagen van Reinforcement LearningHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHiërarchische clustering en dendrogrammenHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameterafstemmingHypothesis TestingImplementatie van recurrente netwerken in PyTorchImputatie van ontbrekende waardenIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralenInzicht in RNNs, LSTMs en GRUsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: principes en clusteroptimalisatieKansregelsKansverdelingenKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKunstmatige immuunsystemenL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimieten & AfgeleidenLimits of LLM GeneralizationLineaire TransformatiesLineaire regressie met PythonLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische regressieLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsMachine learning met scikit-learnManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixdecompositieMean-CenteringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModeltraining en evaluatieMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-techniekenMulti-Armed Bandit-algoritmenMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeural Network Compression TheoryNeurale NetwerkenNeurale netwerkenNeuro-evolutieNode ClassificationNormalisatie van data en afstandsmetingenNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjectdetectie-methodenOmgaan met ontbrekende en categorische dataOne-Class SVM for Novelty DetectionOntwerp van Gestructureerde OutputOptimization Constraints in Fine-TuningOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPipelinebouwPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Probabilistic Model CalibrationPrompt EvaluatiePrompt-Based GeneralizationPromptverfijningPyTorch-basisprincipesPython DatastructurenPython-classificatiemodellenPython-programmerenQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesReeksanalyseRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatoire bewustwordingReliability DiagramsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRol- en ContextpromptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische MatenStelling van BayesStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationTemporal ValidationTemporal-Difference LearningTensorFlow BasisprincipesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTime Series AnalysisTime Series WindowingToepassing van RNNs op NLP-taken (sentimentanalyse)Trade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformersTransparantieprincipesTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAE'sVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVectoren & MatricesVerantwoorde AI-raamwerkenVerantwoordingsplicht in AIVerwerking van tijdreeksen en sequentiële dataWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost ModelingZwermintelligentiescikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
Toon meerMaak een korte quiz en kom dichter bij je doelen!
80,000
Studenten hebben de cursussen reeds succesvol afgerond en passen hun vaardigheden toe op de werkvloer
92%
Gebruikers vinden onze cursussen nuttig
Cursussen
Cursussen
Bladeren Data Science cursussen en projecten
4 uren
25 hoofdstukken
4 uren 32 hoofdstukken
5 uren 29 hoofdstukken
2 uren 16 hoofdstukken
2 uren 19 hoofdstukken
3 uren 24 hoofdstukken
4 uren 34 hoofdstukken
3 uren 22 hoofdstukken
4 uren 29 hoofdstukken
4 uren 21 hoofdstukken
6 uren 37 hoofdstukken
3 uren 20 hoofdstukken
Niveau
Lesvorm
Technologieën
cursus
Introduction to Neural Networks with Python
4 uren 25 hoofdstukkenGevorderd
Verworven vaardigheden: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
cursus
Introduction to Machine Learning with Python
4 uren 32 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
cursus
Introduction to NLP with Python
5 uren 29 hoofdstukkenGevorderd
Verworven vaardigheden: Natural Language Processing, Natural Language Handling
cursus
Introduction to TensorFlow
2 uren 16 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
cursus
Linear Regression with Python
2 uren 19 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
cursus
Classification with Python
3 uren 24 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
cursus
Cluster Analysis with Python
4 uren 34 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: 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
cursus
Recurrent Neural Networks with Python
3 uren 22 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: 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
cursus
Computer Vision Essentials with Python
4 uren 29 hoofdstukkenHalfgevorderd
Verworven vaardigheden: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
cursus
Deep Generative Models with Python
4 uren 21 hoofdstukkenGevorderd
Verworven vaardigheden: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
cursus
Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 uren 37 hoofdstukkenGevorderd
Verworven vaardigheden: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
cursus
PyTorch Essentials
3 uren 20 hoofdstukkenGevorderd
Verworven vaardigheden: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
Kies een loopbaantrajectUitgebreide programma’s om een loopbaantraject te beheersen
Alleen voor Ultimate
7 Cursussen
182 Taken
Voordelen van Codefinity
KI-ondersteund leren
Omarm de fascinatie voor technologische vaardigheden! Onze KI-assistent biedt realtime feedback, persoonlijke tips en foutuitleg, zodat je met vertrouwen leert.
Werkruimten
Met Werkruimten kun je projecten direct op ons platform creëren en delen. We hebben sjablonen voor je klaargezet.
Leertrajecten
Neem de controle over je carrièreontwikkeling en begin aan je pad naar beheersing van de nieuwste technologieën
Projecten uit de praktijk
Projecten uit de praktijk tillen je portfolio naar een hoger niveau, met praktische vaardigheden om werkgevers te imponeren
Waarom Codefinity opvalt
Videocontent
Downloadbare materialen
Prestigieuze certificaten
Interactieve leeromgeving
Foutcorrectie
AI-assistent
Toegang tot alle content met één abonnement
Codefinity
Videogebaseerde leerplatforms
Codefinity
Videogebaseerde leerplatforms
Videocontent
Downloadbare materialen
Prestigieuze certificaten
Interactieve leeromgeving
Foutcorrectie
AI-assistent
Toegang tot alle content met één abonnement
CarrièremogelijkhedenOntdek de populairste beroepen, gemiddelde salarissen en bedrijven die actief op zoek zijn naar specialisten in dit vakgebied.
Datawetenschapper
Big Data Analist
NLP Ingenieur
Deep Learning Engineer
AI-Onderzoeker
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Jaarlijks salaris
(Gemiddeld in de VS)
Aanwervende bedrijven
*Bron: Glassdoor
Gekozen door studenten van de allerbest scholen
Inclusief 30 van de 30 allerbeste universiteiten van VS
Data Science-cursussen: Belangrijke info en vragen
Introductie tot Data Science-cursussen
Wij bieden een breed scala aan cursussen voor elk aspect van data science, waaronder datavisualisatie (zoals "Ultimate visualization with Python"), datamanipulatie met Python (zoals "Ultimate NumPy" of "Advanced Techniques in pandas"), SQL (zoals "Introduction to SQL") en machine learning (zoals "ML Introduction with scikit-learn" of "Introduction to Neural Networks").
Voordelen van onze Data Science-cursussen
Wij bieden onze klanten een uitgebreid curriculum, praktijkervaring en deskundige instructeurs.
Carrièremogelijkheden na afronding van Data Science-cursussen
Na het afronden van een data science-cursus kunt u mogelijk een carrière starten in diverse data-gedreven functies, waaronder data scientist, data-analist, machine learning-analist, business intelligence-analist, data engineer, enzovoort.
Data Science-opties
Wij bieden een breed scala aan cursussen voor elk aspect van data science, waaronder datavisualisatie (zoals "Ultimate visualization with Python"), datamanipulatie met Python (zoals "Ultimate NumPy" of "Advanced Techniques in pandas"), SQL (zoals "Introduction to SQL") en machine learning (zoals "ML Introduction with scikit-learn" of "Introduction to Neural Networks").
Certificaatinformatie
Na het afronden van een van onze data science-gerelateerde cursussen ontvangt u een certificaat dat uw vaardigheden en kennis in data science bevestigt.
Hoe kiest u de juiste Data Science-cursus?
U dient uw doelen te bepalen, de vereisten te controleren en het curriculum te beoordelen.
Wat is de beste cursus in de categorie Data Science-cursussen?
Wij bieden diverse hoogwaardige cursussen aan op het gebied van data science, waaronder "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" en "ML Introduction with scikit-learn".
Waarom zou ik een online Data Science-cursus bij uw bedrijf overwegen?
Wij bieden onze klanten een uitgebreid curriculum, praktijkervaring en deskundige instructeurs.
Tips voor succesvol afronden van een Data Science-cursus
Het is belangrijk om georganiseerd te blijven, actief te leren en regelmatig te oefenen.
Wat zijn de kosten van training voor Data Science-cursussen?
Wij bieden flexibele prijsopties. Ons Pro Plan begint bij $49 per maand of $99 voor drie maanden, met besparingen op ons Pro Jaarplan voor $144. Ons Ultimate Plan is $59 per maand, $147 voor drie maanden of $299 per jaar. Elk plan omvat toegang tot door experts samengestelde inhoud, interactieve uitdagingen en certificering.
Welke Data Science-cursus is het meest geschikt voor beginners?
Voor beginners zijn "Introduction to SQL" en "Pandas First Steps" goede opties.
Welke kernvaardigheden zijn vereist om uit te blinken in Data Science?
Het is aan te raden om basiservaring met programmeren en fundamentele wiskundige kennis te hebben.
Hoe verhoudt Data Science zich tot Machine Learning?
Data Science richt zich op het volledige proces van werken met data, terwijl machine learning een onderdeel is van data science dat zich specifiek bezighoudt met het ontwikkelen en toepassen van algoritmen waarmee computers kunnen leren van en voorspellingen kunnen doen op basis van data.
Welke impact heeft Data Science op de industrie?
Data Science stimuleert innovatie en efficiëntie in diverse sectoren door bruikbare inzichten te bieden, besluitvorming te verbeteren en processen te optimaliseren. Het helpt bedrijven bijvoorbeeld om markttrends, klantgedrag en operationele efficiëntie te begrijpen.
Is een data science-cursus moeilijk?
Het moeilijkheidsniveau kan variëren afhankelijk van uw achtergrond en de complexiteit van de cursus. Cursussen met praktijkgerichte opdrachten en ondersteuning kunnen het leerproces vergemakkelijken. Basiskennis van statistiek en programmeren kan de moeilijkheidsgraad verlagen.
Welk diploma heeft u nodig voor data science?
Hoewel een specifiek diploma niet altijd vereist is, hebben veel data scientists diploma's in vakgebieden zoals informatica, statistiek, wiskunde of techniek. Sommige functies vereisen mogelijk een gevorderd diploma of gespecialiseerde certificeringen, maar praktische ervaring en vaardigheden zijn ook zeer waardevol.
Wat Onze Gebruikers Zeggen
Doe mee 1.5+ miljoen groeien in AI- en data-vaardigheden bij Codefinity
Klaar om te starten?
ProBeste introductieaanbieding$12 /maandJaarlijks gefactureerd
250+ topcursussenCertificaten van voltooiingKI-assistent in alle cursussen
40+ hands-on Real-world projectsPersoonlijke leertrajectenOnbeperkte werkruimtenUltimateAlles wat je nodig hebt om je carrière te boosten$25 /maandJaarlijks gefactureerd
250+ topcursussenCertificaten van voltooiingKI-assistent in alle cursussen40+ hands-on Real-world projectsPersoonlijke leertrajectenOnbeperkte werkruimtenTopcursussen in de Data Science categorie
1. | Introductie tot Neurale Netwerken met Python |  4 uren |  25 hoofdstukken |
2. | Introductie tot Machine Learning met Python | 4 uren | 32 hoofdstukken |
3. | Introductie tot NLP met Python | 5 uren | 29 hoofdstukken |
4. | Introductie tot TensorFlow | 2 uren | 16 hoofdstukken |
5. | Lineaire Regressie met Python | 2 uren | 19 hoofdstukken |
1. Introductie tot Neurale Netwerken met Python
Uren
Hoofdstukken2. Introductie tot Machine Learning met Python
UrenHoofdstukken3. Introductie tot NLP met Python
UrenHoofdstukken4. Introductie tot TensorFlow
UrenHoofdstukken5. Lineaire Regressie met Python
UrenHoofdstukkenVerwante onderwerpen op de blog
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
