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Kurse in Datenwissenschaft

Datenwissenschaft-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Daten analysiert, Modelle entwickelt und Ergebnisse bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Statistik, maschinellem Lernen, Datenaufbereitung und Visualisierung aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Tools und projektbasierte Anwendungen vor.

Beliebte Kurse & Zertifikate in der Datenwissenschaft


  • D

    Duke University

    Grundlagen des Programmierens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Rechnerische Logik, Problemlösung, Computerprogrammierung, Grundsätze der Programmierung, C (Programmiersprache), Lösung Design, Programm-Entwicklung, Algorithmen, Computer Programmierung

    ★ 4.7 (7011) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Pandas für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datei-E/A, Bereinigung von Daten, Abfragesprachen, Datenvorverarbeitung, Datenmanipulation, NumPy, Integration von Daten, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Vorverarbeitung von Daten, Fehlersuche

    ★ 4.3 (16) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • V

    Vanderbilt University

    Datenmanagement für die klinische Forschung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, Datenverwaltung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Klinische Forschung, Daten-Strategie, Datenerfassung, Datenmanagement, Qualität der Daten, Verwaltung klinischer Daten, Datenqualität, Datenerhebung, Dateneingabe, Einhaltung von Vorschriften, Elektronische Datenerfassung (EDC)

    ★ 4.7 (1873) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Meta

    Meta Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Business Metrics, Key Performance Indicators (KPIs), Data Management, Data Presentation, Data Collection, Data Governance, Bayesian Statistics, Data Visualization, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Performance Metric, Information Privacy, Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Visualization Software, Spreadsheet Software, Analytics, SQL, Python Programming

    ★ 4.7 (1806) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Bereit für den Job
    Bereit für den Job
  • M

    Macquarie University

    Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Dashboard, Bereinigung von Daten, Microsoft Excel, Tabellenkalkulations-Software, Datenverarbeitung, Präsentation der Daten, Datenmanipulation, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Power BI, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Pivot-Tabellen und Diagramme, Daten-Storytelling, Excel-Formeln, Excel-Makros, Interaktive Datenvisualisierung, Baum-Karten, Software zur Datenvisualisierung, Vorverarbeitung von Daten

    ★ 4.8 (6070) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Princeton University

    Algorithmen, Teil I

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Java, Graphentheorie, Speicherverwaltung, Leistungsprüfung, Daten-Strukturen, Analyse räumlicher Daten, Java-Programmierung, Algorithmen, Computational Thinking, Java Programmierung

    ★ 4.9 (12.129) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    AI für alle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, AI-Integrationen, KI-Produktstrategie, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, KI-Kenntnisse, Verantwortungsvolle AI, AI-Förderung, Datenwissenschaft, Daten-Ethik

    ★ 4.8 (52.421) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of California, Irvine

    Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Business-Analytik, Prädiktive Analytik, Kleine Daten, Data Mining, Deskriptive Analytik, Analytik, Software zur Datenanalyse, Große Daten, Daten-Ethik, Datenwissenschaft, Analytische Fähigkeiten

    ★ 4.2 (158) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Schlüsseltechnologien für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Cloud-Technik, Cloud-Technologien, Datenkompetenz, Datenverarbeitung, Data Mining, Business, Cloud-Dienste, Cloud Computing, Cloud-Bereitstellung, Cloud-Plattformen, Architektur des Cloud Computing, Verantwortungsvolle AI, KI-Kenntnisse, LLM-Bewerbung, Cloud-Infrastruktur, Große Daten, Generative Modellarchitekturen, Datenwissenschaft, Cloud-Sicherheit

    ★ 4.7 (106.767) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistical Learning for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Statistical Machine Learning, Data Science, Decision Tree Learning, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Artificial Neural Networks, Statistical Analysis, Regression Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Supervised Learning, R Programming, Statistical Inference, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    ★ 4.1 (21) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Lineare Algebra, Mathematische Modellierung, Statistische Analyse, Datenmodellierung, Derivate, Prädiktive Modellierung, Statistische Methoden, Allgemeine Mathematik, Datenwissenschaft, Angewandte Mathematik, Statistik

    ★ 4.5 (192) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • R

    Rice University

    Einführung in die Datenanalyse mit Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Tabellenkalkulations-Software, Präsentation der Daten, Datenmanipulation, Datenanalyse, Excel-Formeln, Pivot-Tabellen und Diagramme, Histogramm, Grafische Darstellung, Daten importieren/exportieren, Software zur Datenvisualisierung, Streudiagramme

    ★ 4.7 (10.497) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

1…171819…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Grundlagen des Programmierens: Duke University
  • Pandas für Datenwissenschaft: Duke University
  • Datenmanagement für die klinische Forschung: Vanderbilt University
  • Meta Data Analyst: Meta
  • Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung: Macquarie University
  • Algorithmen, Teil I: Princeton University
  • AI für alle: DeepLearning.AI
  • Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining: University of California, Irvine
  • Schlüsseltechnologien für Unternehmen: IBM
  • Statistical Learning for Data Science: University of Colorado Boulder

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