Digital Ekspertlæring logo Digital Ekspertlæring

Avansert Python for Data Science

Dykk dypt inn i Pythons kraftige biblioteker for dataanalyse, maskinlæring og datavisualisering. Dette kurset er designet for å transformere deg fra en dyktig Python-bruker til en ekspert innen data science, klar til å takle komplekse utfordringer i den virkelige verden.

Hva du vil lære og oppnå

Etter fullført kurs vil du besitte en omfattende verktøykasse for data science, fra datainnsamling og -rensing til avansert modellering og tolkning. Du vil ikke bare forstå teoriene, men også mestre de praktiske ferdighetene som kreves i dagens datadrevne landskap.

  • Mestre avansert datamanipulasjon og analyse med Pandas og NumPy.
  • Bygge, trene og evaluere maskinlæringsmodeller med Scikit-learn.
  • Utføre dypgående datavisualisering med Matplotlib og Seaborn for å avdekke innsikt.
  • Forstå og anvende prinsipper for prediktiv analyse og statistisk modellering.
  • Implementere effektive strategier for funksjonsutvelgelse og modelloptimalisering.
  • Arbeide med store datasett og optimalisere kode for ytelse.
  • Lære om etiske hensyn og best practice innen data science.
Student studying data science concepts on a laptop with charts and graphs

Detaljert kursplan

Modul 1: Introduksjon til Data Science med Python

  • Oppsett av utviklingsmiljø (Anaconda, Jupyter Lab)
  • Gjennomgang av Python-grunnlag for data science
  • Introduksjon til NumPy for numeriske beregninger
  • Datastrukturer og grunnleggende statistikk

Modul 2: Datamanipulasjon med Pandas

  • DataFrames og Series: Grunnleggende operasjoner
  • Datarensing og forbehandling (mangler, duplikater)
  • Datatransformasjoner og aggregasjoner
  • Sammenføyning og sammenslåing av datasett

Modul 3: Datavisualisering

  • Grunnleggende plotting med Matplotlib
  • Avanserte visualiseringsteknikker med Seaborn
  • Interaktive visualiseringer (introduksjon til Plotly/Bokeh)
  • Fortelle historier med data gjennom visualisering

Modul 4: Maskinlæring Grunnlag

  • Innføring i Scikit-learn
  • Supervised Learning: Regresjon og Klassifisering
  • Unsupervised Learning: Klynging og Dimensjonsreduksjon
  • Modellvalg og evaluering (krysvalidisering, metrikker)

Modul 5: Avanserte Maskinlæringsmodeller

  • Ensemble-metoder (Random Forests, Gradient Boosting)
  • Støttevektormaskiner (SVM) og nevrale nettverk (introduksjon)
  • Hyperparameter-tuning og modelloptimalisering
  • Praktiske case-studier og prosjekter

Modul 6: Distribuerte Systemer og Ytelse

  • Håndtering av store datasett (Dask, Spark-integrasjon)
  • Optimalisering av Python-kode for data science
  • Introduksjon til skybaserte plattformer (AWS Sagemaker, GCP AI Platform)
  • Etikk og ansvar i data science

Læringsformat og fordeler

Interactive online learning platform with diverse students collaborating

Vårt kurs i Avansert Python for Data Science tilbys i et fleksibelt onlineformat, designet for å passe inn i en travel hverdag. Du får tilgang til alt kursmateriell, forelesningsvideoer og oppgaver når det passer deg, slik at du kan lære i ditt eget tempo.

  • Asynkron Tilgang: Studer når og hvor du vil, med 24/7 tilgang til all kursressurser.
  • Praktiske Prosjekter: Anvend din kunnskap på virkelige datasett og bygg en robust portefølje.
  • Ekspert Mentorskap: Motta personlig veiledning og tilbakemelding fra erfarne data scientists.
  • Aktivt Fellesskap: Engasjer deg med medstudenter i diskusjonsfora og fellesprosjekter.
  • Karriereveiledning: Få tips og råd for å navigere i data science-jobbmarkedet.
  • Sertifisering: Fullfør kurset og motta et anerkjent sertifikat fra Digital Ekspertlæring.

Hvem er dette kurset for?

Dette kurset er ideelt for deg som allerede har en grunnleggende forståelse av Python-programmering og ønsker å spesialisere deg innen data science. Det er skreddersydd for fagpersoner som ønsker å utvide sine ferdigheter, eller for studenter som sikter mot en karriere innen dataanalyse, maskinlæring eller AI.

Krav til deltakere:

  • Solid forståelse av grunnleggende Python-programmering (variabler, løkker, funksjoner, datatyper).
  • Basiskunnskap om statistikk og lineær algebra er en fordel, men ikke et absolutt krav.
  • Tilgang til en datamaskin med stabil internettforbindelse.
  • Sterk motivasjon og evne til selvstudium.
Diverse professionals and students collaborating on a data science project

Møt din instruktør

Portrett av Dr. Anya Jensen, data scientist

Dr. Anya Jensen

Senior Data Scientist & Hovedinstruktør

Dr. Anya Jensen er en anerkjent ekspert innen maskinlæring og prediktiv analyse med over 15 års erfaring fra både akademia og industrien. Hun har en doktorgrad i informatikk fra NTNU og har ledet en rekke innovative prosjekter innen finans, helse og teknologi. Hennes lidenskap er å demystifisere komplekse emner og gjøre data science tilgjengelig for alle. Anya er kjent for sin engasjerende undervisningsstil og evne til å formidle avansert materiale på en forståelig måte. Hun har publisert flere vitenskapelige artikler og er en ettertraktet foredragsholder på internasjonale konferanser.

Pris og påmelding

Secure online payment process with credit card and digital wallet icons

Invester i din fremtid med vårt Avansert Python for Data Science-kurs. Vi tilbyr fleksible betalingsalternativer for å gjøre utdanningen tilgjengelig for flest mulig.

Kurspris: 19 990 NOK

Inkluderer full tilgang til alt kursmateriell, prosjekter, mentorskap og sertifisering.

Betalingsalternativer:

  • Engangsbetaling: Betal hele beløpet ved påmelding for umiddelbar tilgang.
  • Avdragsordning: Del opp betalingen over 3 eller 6 måneder (rentefritt). Kontakt oss for mer informasjon.
  • Bedriftsavtale: Spør om rabatter for grupper eller firmabetalte plasser.

Merk: Prisen kan endres. Eventuelle kampanjer eller rabatter vil bli annonsert separat.

Klar for å starte din reise innen data science?

Ta steget i dag og meld deg på vårt avanserte Python for Data Science-kurs. Begrenset antall plasser!

Meld deg på nå!

Spørsmål om dette kurset?