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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


  • P

    Packt

    Principles of Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Probability & Statistics, Data Ethics, Pandas (Python Package), Machine Learning Methods, Statistical Methods, Bayesian Statistics, Data Literacy, Data Wrangling, Statistics, Data Science, Responsible AI, Probability, Data Visualization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Processing, Data Architecture, Python Programming, Data Mapping, Data Integrity

    Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

  • P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Validation, Data Transformation, Applied Machine Learning, Object-Relational Mapping, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Integration, Web Scraping, Data Quality, Data Pipelines, Pandas (Python Package), Descriptive Statistics, Data Modeling, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Extensible Markup Language (XML), Data Analysis

    ★ 4 (6) · Anfänger · Spezialisierung · 1–4 Wochen

  • U

    University of California, Davis

    SQL für Data Science Capstone Projekt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Analytik, SQL, Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Text Mining, Peer Review, Datenmodellierung, Daten-Storytelling, Statistische Analyse, Präsentation der Daten, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Business-Analytik, Explorative Datenanalyse, Zielpublikum, Datenbank-Design, Präsentationen, Analytische Fähigkeiten, Leistungsmetrik, Geschäftliche Metriken

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

  • I

    Illinois Tech

    Introduction to Data Science Techniques

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Data Visualization, Data Science, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Statistical Programming, Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Analysis, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Probability & Statistics, R (Software), Statistical Software, Forecasting, Machine Learning

    ★ 4.3 (22) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Codio

    Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Rmarkdown, Plot (Graphics), Box Plots, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Histogram, Scientific Visualization, Jupyter, Matplotlib, Statistical Visualization, Data Manipulation, R (Software), Regression Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Data Visualization, Statistical Methods, Data Analysis, R Programming, Python Programming

    ★ 3.9 (25) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • F

    Fractal Analytics

    Fraktale Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kritisches Denken, SQL, Maschinelles Lernen, Entscheidungsfindung, Bewertung des Modells, Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Technische Merkmale, Kritisches Denken und Problemlösung, Power BI, Datenmanipulation, Modell-Einsatz, Python-Programmierung, Datenwrangling, Präsentation der Daten, Menschenzentriertes Design, Feature Technik, Datenbank-Design, Modellevaluation, Interaktive Datenvisualisierung, Datenanalyse-Ausdrücke (DAX), Problemlösung

    ★ 4.4 (588) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Lineare Algebra, Datenmanipulation, Jupyter, Angewandte Mathematik

    ★ 4.6 (12.585) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenkompetenz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytik, Deskriptive Statistik, Forschung, Erstellung von Umfragen, Forschungsdesign, Statistische Hypothesenprüfung, Regressionsanalyse, Peer Review, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Korrelationsanalyse, Präsentation der Daten, Quantitative Forschung, Logistische Regression, Statistik, Datenkompetenz, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Erhebungen

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

  • I

    IBM

    Grundlagen der Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank Management, Große Daten, SQL, Datenbanken, Datenspeicherung, Apache Spark, NumPy, Einheitliche Prüfung, Datenarchitektur, Datenanalyse, Python-Programmierung, Apache Hadoop, Datenbank-Management, Datenbank-Systeme, Datenbank-Design, Einheitstest, Relationale Datenbanken, Web-Scraping, Auszug, IBM DB2, Datenspeicher, Datenbank-Entwicklung

    ★ 4.6 (59.732) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Bildanalyse, Lineare Algebra, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandte Mathematik, Mathematische Software, Algebra

    ★ 4.6 (2340) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Y

    Yale University

    Die Wissenschaft des Wohlbefindens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Widerstandsfähigkeit, Aufbau von Beziehungen, Meditation & Atemarbeit, Entscheidungsfindung, Bildung von Gewohnheiten, Soziale Kompetenzen, Selbst-Bewusstsein, Psychologie, Verhaltensmanagement, Achtsamkeit, Positive Verhaltensunterstützung

    ★ 4.9 (40.285) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Stiftung Wissenschaftliche Gesundheitsdaten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Unüberwachtes Lernen, Programm-Entwicklung, Methoden des maschinellen Lernens, Gesundheitspflege, Gesundheitsinformatik, Modellevaluation, Projektmanagement im Gesundheitswesen

    ★ 3.1 (30) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

1…789…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Principles of Data Science: Packt
  • Data Science Fundamentals, Part 1: Pearson
  • SQL für Data Science Capstone Projekt: University of California, Davis
  • Introduction to Data Science Techniques: Illinois Tech
  • Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown: Codio
  • Fraktale Datenwissenschaft: Fractal Analytics
  • Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra: Imperial College London
  • Datenkompetenz: Johns Hopkins University
  • Grundlagen der Datentechnik: IBM
  • Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI

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