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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
    S

    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Transfer Learning, Künstliche Intelligenz, Unüberwachtes Lernen, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, NumPy, Entscheidungsbaum-Lernen, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Klassifizierungsalgorithmen, Tiefes Lernen, Tensorflow, Daten-Ethik, Modellevaluation, Jupyter

    ★ 4.9 (38.691) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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

    University of Pennsylvania

    KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Datenmanagement, Große Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenanalyse, Datenverwaltung, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Algorithmen, Generative Modellarchitekturen, Verwaltung von Kundendaten, Generative KI, Autokodierer, Statistisches maschinelles Lernen, KI-Kenntnisse, KI-Produktstrategie, Auto-Kodierer, Modellevaluation

    ★ 4.8 (1040) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Security Engineer

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Application Performance Management, Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks, Google Cloud Platform, Kubernetes, Cloud Infrastructure, Identity and Access Management, Data Loss Prevention, Load Balancing, Prompt Engineering, Network Monitoring, Prompt Engineering Tools, Cloud Security, Containerization, Virtual Networking, Network Architecture, Infrastructure As A Service (IaaS), Network Routing, DevSecOps, Virtual Private Networks (VPN), Dashboard Creation

    ★ 4.7 (50.484) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • A

    Amazon Web Services

    Data Engineer auf AWS - Grundlagen

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

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

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Data Fundamentals DP-900 Prüfungsvorbereitung

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

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

  • C

    Coursera

    GenAI für Datenwissenschaft-Teams

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Verantwortungsvolle AI, AI-Förderung, Generative KI, Daten-Ethik, Daten-Synthese

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Angewandtes maschinelles Lernen, Software zur Datenanalyse, Statistische Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen, Plot (Grafiken), NumPy, Methoden des maschinellen Lernens, Histogramm, Streudiagramme, Wissenschaftliche Visualisierung, Klassifizierungsalgorithmen, Numerische Analyse, Lineare Algebra, Daten importieren/exportieren, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Pandas (Python-Paket)

    ★ 4 (9) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Grundlagen der Cybersicherheit

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

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

  • U

    University of Pittsburgh

    Cloud Computing for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Cloud Computing, Cloud Deployment, Apache Spark, Web Services, Cloud Technologies, Cloud Services, Virtualization and Virtual Machines, Cloud Computing Architecture, PySpark, Cloud Infrastructure, Cloud Development, Distributed Computing, Data Processing, Cloud Storage, Docker (Software), Virtualization, Containerization, Restful API, Data Architecture

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing

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

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

  • U

    University of Pittsburgh

    Linear Algebra and Regression Fundamentals for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Matplotlib, Plot (Graphics), Linear Algebra, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Applied Mathematics, Python Programming, Data Analysis, Data Science, Mathematical Software, Regression Analysis, Data Visualization Software, Mathematics and Mathematical Modeling, Probability & Statistics, Numerical Analysis, Mathematical Modeling, Machine Learning, Computational Logic, Logical Reasoning

    ★ 3.9 (8) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of London

    Globale Diplomatie: die Vereinten Nationen in der Welt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Nachhaltige Entwicklung, Governance, Fallstudien, Politische Analyse, Soziale Gerechtigkeit, Politische Wissenschaften, Öffentliche Sicherheit und nationale Sicherheit, Krisenintervention, Weltgeschichte, Befürwortung, Öffentliche Politiken, Soziale und menschliche Dienstleistungen, Diplomatie, Internationale Beziehungen, Menschliche Dienstleistungen

    ★ 4.7 (1915) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
  • KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler: University of Pennsylvania
  • Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Security Engineer: Google Cloud
  • Data Engineer auf AWS - Grundlagen: Amazon Web Services
  • Microsoft Azure Data Fundamentals DP-900 Prüfungsvorbereitung: Microsoft
  • GenAI für Datenwissenschaft-Teams: Coursera
  • NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft: Packt
  • Grundlagen der Cybersicherheit: Google
  • Cloud Computing for Data Science: University of Pittsburgh
  • BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing: IBM

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