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Kurse zur Datenvisualisierung

Datenvisualisierungs-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Informationen klar dargestellt und Muster sichtbar gemacht werden. Sie können Fähigkeiten in Diagrammgestaltung, Storytelling, Tool-Nutzung und Präsentation aufbauen. Viele Kurse stellen Grafikwerkzeuge und Beispiele vor, mit denen Sie Daten verständlich kommunizieren können.

Beliebte Datenvisualisierung Kurse & Zertifikate


  • A

    Amazon Web Services

    Data Engineer auf AWS - Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Webdienste, Datenarchitektur, AWS Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM), Daten-Infrastruktur, Beglaubigungen, Terraform, Amazon Web Services, Amazon CloudWatch, Cloud-Anwendungen, CI/CD, Kontinuierliche Integration, Serverloses Rechnen, Infrastruktur als Code (IaC), Devops-Werkzeuge, Sicherheitskontrollen, AWS CloudFormation

    ★ 4.6 (277) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Data Fundamentals DP-900 Prüfungsvorbereitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenarchitektur, Data Warehousing, Apache Spark, Datenbank-Management-Systeme, Datenverarbeitung, Databricks, Power BI, Datenbanken, Azure Synapse-Analytik, Datenbank-Systeme, NoSQL, Datenspeicher, Microsoft SQL-Server, Cloud-Dienste, Microsoft Azure, Datenbank-Verwaltung, MySQL, Cloud-Speicher, Relationale Datenbanken, Datenbank-Theorie

    ★ 4.6 (906) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Tools für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Software zur Datenanalyse, Abfragesprachen, Cloud-Hosting, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Git (Versionskontrollsystem), Cloud Computing, Cloud-Plattformen, Computer-Programmierwerkzeuge, R (Software), Jupyter, Python-Programmierung, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Andere Programmiersprachen, GitHub, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Programmierung, Rmarkdown, Datenwissenschaft, Software-Entwicklungstools

    ★ 4.5 (30.343) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Auszug, Data Warehousing, Dashboard, Daten-Pipelines, Datenbank-Management, IBM Kognos-Analytik, Datenumwandlung, Datenbank Management, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, IBM Cognos-Analytik, SQL, Shell-Skript, Stern-Schema, Bash (Skriptsprache), Apache Kafka, Dateiverwaltung, Apache Airflow, Linux-Befehle, Relationale Datenbanken, Gespeicherte Prozedur, IBM DB2

    ★ 4.6 (24.656) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Analyse, Deskriptive Analytik, Präsentation der Daten, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Jupyter, Korrelationsanalyse, Datenwissenschaft, Statistik, Statistische Programmierung, Software zur Datenvisualisierung

    ★ 4.5 (462) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Pennsylvania

    Data Viz mit Tableau & Präsentieren mit Storytelling

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Präsentation der Daten, Geschichtenerzählen, Technische Kommunikation, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Präsentationen, Räumliche Analyse, Kommunikation mit Interessenvertretern, Software zur Datenvisualisierung, Tableau-Software

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google

    Grundlagen der Cybersicherheit

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cyber-Angriffe, Cyber-Risiko, Netzwerksicherheit, Cybersecurity, Informationssicherheit, Sicherheitsmanagement, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM), Sicherheitskontrollen, Netzwerkanalyse, Daten-Ethik

    ★ 4.8 (41.545) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, NumPy, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Logistische Regression, Prädiktive Modellierung, Jupyter, Feature Technik, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Algorithmen, Vorverarbeitung von Daten, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.9 (32.408) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • I

    IBM

    KI-Grundlagen für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Generative KI, Prompt-Muster, Software für maschinelles Lernen, Analyse des Geschäftsablaufs, Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Verantwortungsvolle AI, AI-Arbeitsabläufe, KI-Kenntnisse, Arbeitsablauf-Management, No-Code-Entwicklung, LLM-Bewerbung, IBM Wolke, Generative Modellarchitekturen, Datenwissenschaft, ChatGPT, Selbstbedienungstechnologien

    ★ 4.7 (35.846) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • U

    University of Michigan

    Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Grafische und visuelle Gestaltung, Datenkompetenz, Präsentation der Daten, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Interaktive Datenvisualisierung, Grafische Darstellung, Python-Programmierung, Statistische Visualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Infografiken, Matplotlib

    ★ 4.5 (6284) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Wahrscheinlichkeit, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Software, R (Software), Statistik

    ★ 4.7 (5879) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    R Programmierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Statistische Analyse, Datenanalyse, Daten-Strukturen, Installation der Software, Grundsätze der Programmierung, Programm-Entwicklung, Simulationen, Daten importieren/exportieren, Statistische Methoden, R (Software), Statistische Programmierung, Leistungsoptimierung, Fehlersuche

    ★ 4.5 (22.369) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data visualization Kurse

  • Data Engineer auf AWS - Grundlagen: Amazon Web Services
  • Microsoft Azure Data Fundamentals DP-900 Prüfungsvorbereitung: Microsoft
  • Tools für die Datenverarbeitung: IBM
  • BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing: IBM
  • Statistik für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
  • Data Viz mit Tableau & Präsentieren mit Storytelling: University of Pennsylvania
  • Grundlagen der Cybersicherheit: Google
  • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI
  • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
  • Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python: University of Michigan

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