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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


  • Status: Bestseller
    Bestseller
    U
    I
    I

    Mehrere Erzieher

    Data Science Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    117.475 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    G

    Google

    Google Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, LinkedIn, Präsentation der Daten, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Google Sheets, Web-Präsenz, Daten-Strukturen, Validierung von Daten, Daten-Storytelling, Interviewing-Fähigkeiten, Interaktive Datenvisualisierung, Stichproben (Statistik), Dateiverwaltung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Ggplot2, Daten-Ethik, Kommunikation mit Interessenvertretern, Rmarkdown, Datenvalidierung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    179.759 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Bestseller
    Bestseller
    I

    IBM

    Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Dashboard, Präsentation der Daten, Web-Scraping, Statistische Analyse, Datenbank-Management, Datenbank Management, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Deskriptive Statistik, SQL, NumPy, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, Jupyter, Statistische Methoden, Relationale Datenbanken, R (Software), Datenwissenschaft, Statistik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    75.082 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Text Mining, Pivot-Tabellen und Diagramme, NumPy, Daten importieren/exportieren, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Statistische Methoden, Grundsätze der Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Skriptsprachen, Vorverarbeitung von Daten, Datenwissenschaft

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    27.282 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Algebra, Kalkulation, Bayessche Statistik, Derivate, Grafische Darstellung, Angewandte Mathematik, Allgemeine Mathematik, Datenwissenschaft

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    13.011 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Statistik für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Lineare Algebra, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Analyse, Mathematische Modellierung, Datenmodellierung, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Biostatistik, Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenwissenschaft, Statistik

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    798 Bewertungen

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, A/B-Tests, Explorative Datenanalyse, Statistische Hypothesenprüfung, Box Plots, Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Histogramm, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Stichproben (Statistik), Statistische Visualisierung, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Korrelationsanalyse, Statistik, Datenwissenschaft

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    687 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    ein Crashkurs in Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Datenkompetenz, Datengestützte Entscheidungsfindung, Software-Entwicklung, Daten-Strategie, Datenmanagement, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Leistungsmetrik, Projektentwurf, Datenwissenschaft, Softwaretechnik

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    8388 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Statistische Hypothesenprüfung, Explorative Datenanalyse, Statistische Modellierung, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Statistische Inferenz, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Interaktive Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, GitHub, Plotly, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rmarkdown, Merkblatt (Software), Glänzend (R-Paket)

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    7199 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Statistik für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Korrelationsanalyse, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenwissenschaft, Statistik

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    42 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Microsoft Excel, Datenwrangling, Dashboard, Professionelle Netzwerkarbeit, Explorative Datenanalyse, Präsentation der Daten, IBM Kognos-Analytik, Web-Scraping, Datenvisualisierung, Datenanalyse, IBM Cognos-Analytik, Erstellung des Dashboards, Daten-Storytelling, SQL, Plot (Grafiken), Excel-Formeln, Interaktive Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Software zur Datenvisualisierung, Plotly

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    98.812 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Herausforderung Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Analytik, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Python-Programmierung, Jupyter, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    219 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Data Science Foundations: University of London
  • Google Datenanalyse: Google
  • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
  • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
  • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
  • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
  • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
  • Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Statistik für Datenwissenschaft: Coursera

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  • Google AI-Zertifikat
  • Google Cybersecurity-Zertifikat
  • Google Datenanalyse-Zertifikat
  • Google IT-Support-Zertifikat
  • Google-Projektmanagement-Zertifikat
  • Google UX-Design-Zertifikat
  • IBM AI Engineering Zertifikat
  • IBM AI Produktmanager Zertifikat
  • IBM Data Science-Zertifikat
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