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.

Mehrere Erzieher
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, LinkedIn, Präsentation der Daten, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Google Sheets, Web-Präsenz, Daten-Strukturen, Validierung von Daten, Daten-Storytelling, Interviewing-Fähigkeiten, Interaktive Datenvisualisierung, Stichproben (Statistik), Dateiverwaltung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Ggplot2, Daten-Ethik, Kommunikation mit Interessenvertretern, Rmarkdown, Datenvalidierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Dashboard, Präsentation der Daten, Web-Scraping, Statistische Analyse, Datenbank-Management, Datenbank Management, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Deskriptive Statistik, SQL, NumPy, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, Jupyter, Statistische Methoden, Relationale Datenbanken, R (Software), Datenwissenschaft, Statistik
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Text Mining, Pivot-Tabellen und Diagramme, NumPy, Daten importieren/exportieren, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Statistische Methoden, Grundsätze der Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Skriptsprachen, Vorverarbeitung von Daten, Datenwissenschaft
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Lineare Algebra, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Analyse, Mathematische Modellierung, Datenmodellierung, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Biostatistik, Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenwissenschaft, Statistik
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Datenkompetenz, Datengestützte Entscheidungsfindung, Software-Entwicklung, Daten-Strategie, Datenmanagement, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Leistungsmetrik, Projektentwurf, Datenwissenschaft, Softwaretechnik
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, A/B-Tests, Explorative Datenanalyse, Statistische Hypothesenprüfung, Box Plots, Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Histogramm, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Stichproben (Statistik), Statistische Visualisierung, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Korrelationsanalyse, Statistik, Datenwissenschaft
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Statistische Hypothesenprüfung, Explorative Datenanalyse, Statistische Modellierung, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Statistische Inferenz, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Interaktive Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, GitHub, Plotly, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rmarkdown, Merkblatt (Software), Glänzend (R-Paket)
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Algebra, Kalkulation, Bayessche Statistik, Derivate, Grafische Darstellung, Angewandte Mathematik, Allgemeine Mathematik, Datenwissenschaft
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Korrelationsanalyse, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenwissenschaft, Statistik
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Analytik, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Python-Programmierung, Jupyter, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate