Kurser i Data Science
Data Science är området som omvandlar rådata till meningsfulla insikter och intelligenta beslut. Inom denna kategori lär du dig att samla in, bearbeta, analysera, visualisera och modellera data med verktyg som Python, SQL, maskininlärning och BI-plattformar — vilket förbereder dig för verkliga utmaningar baserade på data.
4.7
Betygsatt efter 7 recensioner.
62 LärandeRedan inskriven
Förvärvade färdigheter:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmer för multiarmade banditerAnalys av rättvisa och partiskhetAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvar inom AIApplied Calibration WorkflowsArtificiella immunsystemAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayes satsBayesian OptimizationBearbetning av tidsserier och sekventiell dataBegrepp om datasekretessBildbehandling med OpenCVBoosting AlgorithmsByggande 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: hantering av brus och oregelbundna formerData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDatannormalisering och avståndsmåttDatapreprocesseringDatastädningDatatransformationDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDetektion av avvikande värdenDiffusion Model TheoryDiffusionsmodellerDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesEtiskt beslutsfattandeEvolutionär optimeringExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeature selectionFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktioner & mängderFuzzy Matching in PythonFörfining av promptsFörståelse för RNN, LSTM och GRUGANGAN FundamentalsGaussian Mixture Models: probabilistisk klustringGenerativ AIGenetiska algoritmerGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientnedstigningGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrunder i Reinforcement LearningGrunder och algoritmer för klustringGrundläggande AI-etikGrundläggande prompt engineeringGränsvärden & derivatorGymnasium-grunderHantering av saknade och kategoriska dataHelhetsutveckling och utvärdering av modellerHelmert CodingHierarkisk klustring och dendrogramHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparametertuningHypothesis TestingImplementering av rekurrenta nätverk i PyTorchImputering av saknade värdenIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJustering av hyperparametrarK-Means: principer och klusteroptimeringKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKodning av variablerKolmogorov–Smirnov TestKonvolutionella neurala nätverkKovarians och egendecompositionL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimits of LLM GeneralizationLinjär regression med PythonLinjär transformationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistisk regressionLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMaskininlärning med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrisuppdelningMean-CenteringMetoder för dynamisk programmeringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModellträning och utvärderingMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo-teknikerMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeural Network Compression TheoryNeurala nätverkNeuroevolutionNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdetekteringsmetoderOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPartikelsvärmsoptimeringPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipal component analysis (PCA)Principer för transparensProbabilistic Model CalibrationPrompt-Based GeneralizationPyTorch-grunderPython-datastrukturerPython-klassificeringsmodellerPython-programmeringQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRamar för ansvarsfull AIRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk medvetenhetReliability DiagramsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRoll- och kontextbaserad promptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLSannolikhetsfördelningarSannolikhetsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSerieanalysSimilarity Scoring for GraphsSkalning av variablerSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistiska måttStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStrukturerad utformning av utdataSvärmintelligensTemporal ValidationTemporär differensinlärningTensorFlow-grunderTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTillämpning av RNN på NLP-uppgifter (sentimentanalys)Time Series AnalysisTime Series WindowingTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformersTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUtvärdering av promptsUtvärderingsmetoder för Generativ AIVAEVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVektorer & matriserWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
Visa merTa ett kort quiz och kom närmare dina mål!
80,000
Studenterna har redan framgångsrikt genomfört kurserna och använder sina färdigheter på jobbet
92%
Användare finner våra kurser användbara
Kurser
Kurser
Utforska Data Science kurser och projekt
4 timmar
25 kapitel
4 timmar 32 kapitel
5 timmar 29 kapitel
2 timmar 16 kapitel
2 timmar 19 kapitel
3 timmar 24 kapitel
4 timmar 34 kapitel
3 timmar 22 kapitel
4 timmar 29 kapitel
4 timmar 21 kapitel
6 timmar 37 kapitel
3 timmar 20 kapitel
Nivå
Lektionstyp
Teknologier
kurs
Introduction to Neural Networks with Python
4 timmar 25 kapitelAvancerad
Förvärvade kunskaper: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
kurs
Introduction to Machine Learning with Python
4 timmar 32 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Introduction to NLP with Python
5 timmar 29 kapitelAvancerad
Förvärvade kunskaper: Natural Language Processing, Natural Language Handling
kurs
Introduction to TensorFlow
2 timmar 16 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
kurs
Linear Regression with Python
2 timmar 19 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
kurs
Classification with Python
3 timmar 24 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
kurs
Cluster Analysis with Python
4 timmar 34 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: 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 timmar 22 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: 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 timmar 29 kapitelMedelnivå
Förvärvade kunskaper: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
kurs
Deep Generative Models with Python
4 timmar 21 kapitelAvancerad
Förvärvade kunskaper: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
kurs
Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 timmar 37 kapitelAvancerad
Förvärvade kunskaper: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
kurs
PyTorch Essentials
3 timmar 20 kapitelAvancerad
Förvärvade kunskaper: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
Välj en yrkesbanaOmfattande program för att bemästra en yrkesbana
Endast för Ultimate
7 Kurser
182 Uppgifter
Fördelar med Codefinity
AI-assisterat lärande
Omfamna fascinationen för tekniska färdigheter! Vår AI-assistent ger feedback i realtid, personliga tips och felanalyser, vilket gör att du kan lära dig med självförtroende.
Arbetsytor
Med Arbetsytor kan du skapa och dela projekt direkt på vår plattform. Vi har förberett mallar för din bekvämlighet
Lärvägar
Ta kontroll över din karriärutveckling och inled din resa mot att bemästra de senaste teknologierna
Verkliga projekt
Verkliga projekt lyfter din portfölj och visar praktiska färdigheter för att imponera på potentiella arbetsgivare
Varför Codefinity sticker ut
Videoinnehåll
Nedladdningsbart material
Respekterade certifikat
Interaktivt inlärningsmiljö
Felkorrigering
AI-assistent
Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang
Codefinity
Videobaserade inlärningsplattformar
Codefinity
Videobaserade inlärningsplattformar
Videoinnehåll
Nedladdningsbart material
Respekterade certifikat
Interaktivt inlärningsmiljö
Felkorrigering
AI-assistent
Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang
KarriärmöjligheterLär dig om de mest populära yrkena, genomsnittliga löner och företag som aktivt söker specialister inom detta område.
Data Scientist
Big Data-Analytiker
NLP-Ingenjör
Djupinlärningsingenjör
AI-Forskare
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årlig lön
(Genomsnitt i USA)
Anställande företag
*Källa: Glassdoor
Valt av studenter från de allra bästa skolorna
Inkluderar 30 av de 30 absolut bästa högskolorna i USA
Kurser i Data Science: Nyckelinformation och frågor
Introduktion till datavetenskapskurser
Vi erbjuder ett brett utbud av kurser inom alla aspekter av datavetenskap, inklusive datavisualisering (till exempel "Ultimate visualization with Python"), datamanipulering med Python (såsom "Ultimate NumPy" eller "Advanced Techniques in pandas"), SQL (som "Introduction to SQL") och maskininlärning (som "ML Introduction with scikit-learn" eller "Introduction to Neural Networks").
Fördelar med våra datavetenskapskurser
Vi tillhandahåller våra kunder en omfattande läroplan, praktisk erfarenhet och experthandledare.
Karriärmöjligheter efter avslutad datavetenskapskurs
Efter att ha slutfört en kurs i datavetenskap kan du potentiellt påbörja en karriär inom olika datadrivna roller, såsom data scientist, dataanalytiker, maskininlärningsanalytiker, business intelligence-analytiker, dataingenjör med flera.
Alternativ inom datavetenskap
Vi erbjuder ett brett utbud av kurser inom alla aspekter av datavetenskap, inklusive datavisualisering (såsom "Ultimate visualization with Python"), datamanipulering med Python (såsom "Ultimate NumPy" eller "Advanced Techniques in pandas"), SQL (såsom "Introduction to SQL") och maskininlärning (såsom "ML Introduction with scikit-learn" eller "Introduction to Neural Networks").
Information om certifikat
Efter att du har slutfört någon av våra datavetenskapsrelaterade kurser får du ett certifikat som validerar dina kunskaper och färdigheter inom datavetenskap.
Hur väljer man rätt datavetenskapskurs?
Du bör utvärdera dina mål, kontrollera förkunskapskrav och granska kursplanen.
Vilken kurs är bäst inom kategorin datavetenskapskurser?
Vi har flera utmärkta kurser inom datavetenskap, där vi särskilt kan lyfta fram "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" och "ML Introduction with scikit-learn".
Varför bör jag överväga att gå en onlinekurs i datavetenskap hos ert företag?
Vi tillhandahåller våra kunder en omfattande läroplan, praktisk erfarenhet och experthandledare.
Tips för att lyckas med en datavetenskapskurs
Det är viktigt att vara organiserad, lära sig aktivt och öva regelbundet.
Vad kostar utbildning inom datavetenskap?
Vi erbjuder flexibla prisalternativ. Vårt Pro-abonnemang börjar på 49 USD per månad eller 99 USD för tre månader, med besparingar på vårt Pro-årsabonnemang för 144 USD. Vårt Ultimate-abonnemang kostar 59 USD per månad, 147 USD för tre månader eller 299 USD per år. Varje abonnemang inkluderar tillgång till expertutformat innehåll, interaktiva utmaningar och certifiering.
Vilken datavetenskapskurs passar bäst för nybörjare?
För nybörjare är bra alternativ "Introduction to SQL" och "Pandas First Steps".
Vilka är de viktigaste färdigheterna för att lyckas inom datavetenskap?
Du bör ha grundläggande programmeringskunskaper och grundläggande matematisk förståelse.
Hur jämförs datavetenskap med maskininlärning?
Datavetenskap omfattar hela processen att arbeta med data, medan maskininlärning är en delmängd av datavetenskap som specifikt handlar om att utveckla och tillämpa algoritmer som gör det möjligt för datorer att lära sig av och göra förutsägelser baserat på data.
Vilken påverkan har datavetenskap på industrin?
Datavetenskap driver innovation och effektivitet inom olika branscher genom att tillhandahålla handlingsbara insikter, förbättra beslutsfattande och optimera processer. Exempelvis hjälper det företag att förstå marknadstrender, kundbeteende och operativ effektivitet.
Är en kurs i datavetenskap svår?
Svårighetsgraden kan variera beroende på din bakgrund och kursens komplexitet. Kurser som erbjuder praktiska övningar och stöd kan göra inlärningsprocessen mer hanterbar. Grundläggande förståelse för statistik och programmering kan underlätta svårighetsgraden.
Vilken examen krävs för datavetenskap?
En specifik examen krävs inte alltid, men många data scientists har examen inom områden som datavetenskap, statistik, matematik eller teknik. Vissa tjänster kan kräva avancerade examina eller specialiserade certifieringar, men praktisk erfarenhet och färdigheter är också mycket värdefulla.
Vad våra användare säger
Gå med 1,5+ miljoner utvecklar AI- och datafärdigheter hos Codefinity
Redo att komma igång?
ProBästa introduktionserbjudande$12 /månadFaktureras årligen
250+ topprankade kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser
40+ hands-on Real-world projectsPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorUltimateAllt du behöver för att lyfta din karriär$25 /månadFaktureras årligen
250+ topprankade kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser40+ hands-on Real-world projectsPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorToppkurser i den Data Science kategori
1. | Introduktion till neurala nätverk med Python |  4 timmar |  25 kapitel |
2. | Introduktion till maskininlärning med Python | 4 timmar | 32 kapitel |
3. | Introduktion till NLP med Python | 5 timmar | 29 kapitel |
4. | Introduktion till Tensorflow | 2 timmar | 16 kapitel |
5. | Linjär Regression med Python | 2 timmar | 19 kapitel |
1. Introduktion till neurala nätverk med Python
Timmar
Kapitel2. Introduktion till maskininlärning med Python
TimmarKapitel3. Introduktion till NLP med Python
TimmarKapitel4. Introduktion till Tensorflow
TimmarKapitel5. Linjär Regression med Python
TimmarKapitelRelaterade ämnen 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
