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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

    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, Apache Airflow, Geostatistics, 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

  • 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
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    12.251 Bewertungen

    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

  • I

    IBM

    IBM Data Architecture

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Database Administration, Data Warehousing, SQL, Data Pipelines, Apache Hadoop, Database Architecture and Administration, Database Design, Database Management, Relational Databases, Data Security, Linux Commands, Data Migration, Data Governance, MongoDB, Apache Spark, Apache Kafka, Extract, Transform, Load, Data Architecture, Data Store

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    7518 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Einführung in die R-Programmierung für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Datei-E/A, Web-Scraping, Datenmanipulation, Entwicklungsumgebung, Datenanalyse, Daten-Strukturen, Integrierte Entwicklungsumgebungen, R (Software), Jupyter, Daten importieren/exportieren, Grundsätze der Programmierung, Statistische Programmierung, Datenwissenschaft

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Michigan

    Python-Daten-Strukturen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Datei-E/A, Datenwörterbuch, Entwicklungsumgebung, Datenmanipulation, Datenanalyse, Installation der Software, Daten-Strukturen, Datenspeicher, Computer-Programmierwerkzeuge, Dateiverwaltung, Python-Programmierung

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    97.281 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Julia Programming for Data Science and Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plot (Graphics), Scientific Visualization, Statistical Visualization, Mathematical Software, Data Manipulation, Jupyter, Python Programming, Numerical Analysis, Data Wrangling, Data Science, Other Programming Languages, Java, R Programming, Interoperability, Java Programming, Programming Principles, Computer Programming, Development Environment, C (Programming Language), Machine Learning

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Daten gemeinsam nutzen durch die Kunst der Visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Präsentation der Daten, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Präsentationen, Erstellung des Dashboards, Farbenlehre, Interaktive Datenvisualisierung, Engagement fördern, Tableau-Software, Software zur Datenvisualisierung, Gestaltungselemente und -prinzipien

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    9989 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of California, Davis

    Werkstoffkunde: 10 Dinge, die jeder Ingenieur wissen sollte

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Technik, Halbleiter, Elektroingenieurwesen, Maschinenwesen, Mechanik, Elektronik, Strukturelle Analyse, Chemieingenieurwesen, Werkstoffkunde, Verfahrenstechnik, Fehleranalyse

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4526 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Mathematische Modellierung, Kalkulation, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Methoden des maschinellen Lernens, Numerische Analyse, Computerprogrammierung, Künstliche neuronale Netze, Derivate, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Angewandte Mathematik, Computer Programmierung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of London

    Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenkompetenz, Datenverarbeitung, Analytik, Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Deskriptive Statistik, Plot (Grafiken), Angewandtes maschinelles Lernen, NumPy, Python-Programmierung, Statistische Methoden, Pandas (Python-Paket), Unüberwachtes Lernen, Statistik, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of California San Diego

    Große Daten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Datenverwaltung, Regressionsanalyse, Datenbank-Design, Explorative Datenanalyse, Daten-Pipelines, Daten-Infrastruktur, Datenverarbeitung, Apache Spark, MongoDB, Präsentation der Daten, Datenmodellierung, Datenmanagement, Data Mining, Klassifizierungsalgorithmen, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Integration von Daten, Apache Hadoop, Große Daten, Netzwerk-Modell

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Mastering Geospatial Data Science: From Beginner to Expert: Coursera
  • Datenvisualisierung mit Python: IBM
  • Data Science Fundamentals, Part 2: Pearson
  • IBM Data Architecture: IBM
  • Einführung in die R-Programmierung für Data Science: IBM
  • Python-Daten-Strukturen: University of Michigan
  • Julia Programming for Data Science and Machine Learning: Packt
  • Daten gemeinsam nutzen durch die Kunst der Visualisierung: Google
  • Werkstoffkunde: 10 Dinge, die jeder Ingenieur wissen sollte: University of California, Davis
  • Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI

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