Data Science

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 Lerenden

Reeds 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 meer

Maak 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

Bladeren Data Science cursussen en projecten

Niveau

Lesvorm

Technologieën

Introductie tot Neurale Netwerken met Python

4 uren

25 hoofdstukken

Gevorderd

Verworven vaardigheden: Neurale netwerken, Modeltraining en evaluatie, Gegevensvoorbewerking, Hyperparameterafstemming, Machine learning met scikit-learn

Introductie tot Machine Learning met Python

4 uren

32 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: Machine learning met scikit-learn, Modeltraining en evaluatie, Hyperparameterafstemming

Introductie tot NLP met Python

5 uren

29 hoofdstukken

Gevorderd

Verworven vaardigheden: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introductie tot TensorFlow

2 uren

16 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: TensorFlow Basisprincipes, Neurale Netwerken, Python Datastructuren, Gegevensvoorbewerking

Lineaire Regressie met Python

2 uren

19 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: Lineaire regressie met Python, Modeltraining en evaluatie

Classificatie met Python

3 uren

24 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: Python-programmeren, Python-classificatiemodellen, Logistische regressie, Gegevensvoorbewerking, Modeltraining en evaluatie, Hyperparameterafstemming

Clusteranalyse met Python

4 uren

34 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: Clusteringfundamenten en algoritmen, Omgaan met ontbrekende en categorische data, Normalisatie van data en afstandsmetingen, K-Means: principes en clusteroptimalisatie, Hiërarchische clustering en dendrogrammen, DBSCAN: omgaan met ruis en onregelmatige vormen, Gaussian Mixture Models: probabilistische clustering

Recurrente Neurale Netwerken met Python

3 uren

22 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: Inzicht in RNNs, LSTMs en GRUs, Implementatie van recurrente netwerken in PyTorch, Verwerking van tijdreeksen en sequentiële data, Toepassing van RNNs op NLP-taken (sentimentanalyse), End-to-end modelontwikkeling en evaluatie

Essentiële Computer Vision

4 uren

29 hoofdstukken

Halfgevorderd

Verworven vaardigheden: Beeldverwerking met OpenCV, Convolutionele neurale netwerken, Objectdetectie-methoden

Diepe Generatieve Modellen

4 uren

21 hoofdstukken

Gevorderd

Verworven vaardigheden: Generatieve AI, VAE's, GAN's, Transformers, Diffusiemodellen, Evaluatiemaatstaven voor Generatieve AI

Introductie tot Reinforcement Learning met Python

6 uren

37 hoofdstukken

Gevorderd

Verworven vaardigheden: Grondslagen van Reinforcement Learning, Multi-Armed Bandit-algoritmen, Dynamische programmeermethoden, Monte Carlo-technieken, Temporal-Difference Learning, Basisprincipes van Gymnasium

Pytorch Essentials

3 uren

20 hoofdstukken

Gevorderd

Verworven vaardigheden: PyTorch-basisprincipes, Neurale netwerken, Modeltraining en evaluatie

1 2 3 ...5

1 2 ...

Kies een loopbaantrajectUitgebreide programma’s om een loopbaantraject te beheersen

traject

Alleen voor Ultimate

Machine Learning Mastery

Halfgevorderd

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

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.

Verwante onderwerpen

Webontwikkeling QA Cloud Computing JavaScript Social Media Management Deep Learning Excel Frontend Development C#Gameontwikkeling

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+ topcursussen

Certificaten van voltooiing

KI-assistent in alle cursussen

40+ hands-on Real-world projects

Persoonlijke leertrajecten

Onbeperkte werkruimten

UltimateAlles wat je nodig hebt om je carrière te boosten$25 /maandJaarlijks gefactureerd

250+ topcursussen

Certificaten van voltooiing

KI-assistent in alle cursussen

40+ hands-on Real-world projects

Persoonlijke leertrajecten

Onbeperkte werkruimten

Topcursussen 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