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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


  • C

    Coursera

    Aufbau einer Lösung für die Datenwissenschaft in der realen Welt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Webdienste, Automatisierung, Projektleitung, Explorative Datenanalyse, Daten-Pipelines, Amazon Web Services, Business Intelligence, Präsentation der Daten, Technische Kommunikation, Datenanalyse, Erstellung des Dashboards, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Projektdokumentation, Modellevaluation, Interaktive Datenvisualisierung, Technische Dokumentation, Cloud-Infrastruktur, Feature Technik, Technische Merkmale, Lieferung der Lösung, Cloud-Entwicklung, Projekt-Dokumentation, AWS SageMaker

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of California San Diego

    Einführung in Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, Daten in Echtzeit, Verteiltes Rechnen, Unstrukturierte Daten, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Qualität der Daten, Datenqualität, Apache Hadoop, Große Daten, Datenwissenschaft, Skalierbarkeit

    ★ 4.6 (11.005) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algebra, Lineare Algebra, Integralrechnung, Kalkulation, Mathematische Theorie und Analyse, Datenanalyse, Derivate, Numerische Analyse, Grafische Darstellung, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Allgemeine Mathematik, Datenwissenschaft, Angewandte Mathematik

    ★ 4.5 (480) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google

    Daten bereinigen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Analytik, Datenumwandlung, SQL, Google Sheets, Validierung von Daten, Integrität der Daten, Qualität der Daten, Datenqualität, Stichproben (Statistik), Datenvalidierung

    ★ 4.8 (18.870) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • 2

    28DIGITAL

    Datenwissenschaft für geschäftliche Innovation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Deskriptive Analytik, Business-Analytik, Datengestützte Entscheidungsfindung, Daten-Strategie, Analytik, Datenmodellierung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, NoSQL, Technologien zur Datenspeicherung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Große Daten, Das Risiko, Datenwissenschaft, Daten-Ethik, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)

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

  • U

    University of California San Diego

    Datenstrukturen und Algorithmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Datenspeicherung, Java, Bioinformatik, Rust (Programmiersprache), Computational Thinking, Computerprogrammierung, Daten-Strukturen, Entwicklungstests, Java-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Python-Programmierung, Javascript, Algorithmen, Theoretische Informatik, Fehlersuche, Netzwerkanalyse, C und C++, Infektionskrankheiten, Java Programmierung, Software-Prüfung, Computer Programmierung

    ★ 4.6 (16.750) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R (Software), R Programming, Statistical Programming, Ggplot2, Plot (Graphics), Data Manipulation, Simulations, Statistical Software, Statistical Visualization, grep, Data Processing, Graphing, Programming Principles, Data Import/Export, Exploratory Data Analysis, Data Structures, Software Installation, Package and Software Management

    ★ 4.7 (8583) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Google Data Analytics Capstone: Vervollständigen Sie eine Fallstudie

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, LinkedIn, Datenverarbeitung, Analytik, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Fallstudien, Web-Präsenz, Interviewing-Fähigkeiten, Analyse, Portfolio-Verwaltung, Präsentationen, Software zur Datenvisualisierung, Analytische Fähigkeiten, AI-Förderung

    ★ 4.8 (19.600) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Mastering Geospatial Data Science: From Beginner to Expert

    Kompetenzen, die Sie erwerben: GIS Software, Model Evaluation, Geographic Information Systems, Extract, Transform, Load, Spatial Analysis, Spatial Data Analysis, Geospatial Mapping, Data Pipelines, Geospatial Information and Technology, Geostatistics, Apache Airflow, Interactive Data Visualization, Cloud Computing, Leaflet (Software), Google Cloud Platform, Environmental Monitoring, Model Training, Graphic and Visual Design, Pandas (Python Package), Python Programming

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • R

    Rice University

    Grundlagen der Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Graphentheorie, Ereignisgesteuerte Programmierung, Bioinformatik, UI-Komponenten, Animation und Spieldesign, Anwendungsentwicklung, Datenanalyse, Entwicklung von Videospielen, Computerprogrammierung, Kombinatorik, Computational Thinking, Daten-Strukturen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Interaktives Design, Theoretische Informatik, Python-Programmierung, Programm-Entwicklung, Grundsätze der Programmierung, Algorithmen, Computer Programmierung

    ★ 4.8 (4091) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Datenvisualisierung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Präsentation der Daten, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Daten-Storytelling, Plot (Grafiken), Analyse räumlicher Daten, Histogramm, Interaktive Datenvisualisierung, Jupyter, Python-Programmierung, Streudiagramme, Matplotlib, Geografische Informationen und Technologie, Software zur Datenvisualisierung, Plotly, Geospatial Mapping, Seaborn

    ★ 4.5 (12.251) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Modeling, Matplotlib, A/B Testing, Plot (Graphics), Box Plots, Sampling (Statistics), Statistical Hypothesis Testing, Predictive Analytics, Data Analysis, Regression Analysis, Statistical Inference, Descriptive Statistics, Statistical Methods, Data Science, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    Anfänger · Spezialisierung · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Aufbau einer Lösung für die Datenwissenschaft in der realen Welt: Coursera
  • Einführung in Big Data: University of California San Diego
  • Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik: University of Colorado Boulder
  • Daten bereinigen: Google
  • Datenwissenschaft für geschäftliche Innovation: 28DIGITAL
  • Datenstrukturen und Algorithmen: University of California San Diego
  • Introducción a Data Science: Programación Estadística con R: Universidad Nacional Autónoma de México
  • Google Data Analytics Capstone: Vervollständigen Sie eine Fallstudie: Google
  • Mastering Geospatial Data Science: From Beginner to Expert: Coursera
  • Grundlagen der Datenverarbeitung: Rice University

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