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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


  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistics and Applied Data Analysis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Visualization, Data Transformation, Data Cleansing, Statistical Analysis, Regression Analysis, Statistical Programming, R (Software), Probability, Probability Distribution, Sampling (Statistics), Box Plots, Histogram, R Programming, Statistical Methods, Statistical Software, Microsoft Excel, Statistics, Data Analysis

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • H

    Howard University

    Linear Algebra for Data Science Using Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Wrangling, Linear Algebra, Regression Analysis, Data Manipulation, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Data Science, Data Visualization, Applied Mathematics, Plot (Graphics), Mathematical Modeling, Scientific Visualization, Data Preprocessing, NumPy, Predictive Analytics, Statistical Modeling, Mathematical Software, Statistical Methods, Algebra, Python Programming

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    33 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • S

    Shanghai Jiao Tong University

    Grundlagen der Materialwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Physik, Technik, Naturwissenschaft, Mechanik, Thermisches Management, Chemie, Strukturelle Analyse, Chemieingenieurwesen, Werkstoffkunde, Herstellungsverfahren

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

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • P

    Princeton University

    Informatik: Programmieren mit Zweck

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wiederverwendbarkeit von Code, Datei-E/A, Java, Computerwissenschaft, Animationen, Computerprogrammierung, Java-Programmierung, Objektorientierter Entwurf, Daten-Strukturen, Computational Thinking, Programm-Entwicklung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Grundsätze der Programmierung, Simulationen, Theoretische Informatik, Algorithmen, Informatik, Java Programmierung, Computer Programmierung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1362 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of California, Irvine

    Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Mapping, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Datenkompetenz, Deskriptive Analytik, Präsentation der Daten, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Deskriptive Statistik, Daten-Storytelling, Plot (Grafiken), Visuelles Storytelling, Statistische Visualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Geografische Informationen und Technologie, Tableau-Software, Marktdaten, Daten-Ethik, Software zur Datenvisualisierung

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    31 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Data Wrangling, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Fine-tuning, Python Programming

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    Programmierung für Jedermann (Erste Schritte mit Python)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computerprogrammierung, Installation der Software, Computational Thinking, Python-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Programm-Entwicklung, Fehlersuche, Computer Programmierung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Michigan

    More Applied Data Science with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Data Mining, Social Network Analysis, ChatGPT, Embeddings, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Quality, Unstructured Data, Anomaly Detection, Machine Learning Methods, Data Science, Supervised Learning, Machine Learning, Data Preprocessing, Data Analysis, Social Media Analytics, Data Manipulation, Python Programming, Exploratory Data Analysis

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • A

    Arizona State University

    Materials Science for Technological Application

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Materials science, Failure Analysis, Semiconductors, Manufacturing Processes, Mechanical Engineering, Chemical Engineering, Chemistry, Engineering, Structural Analysis, Production Process, Laboratory Testing, Mechanics, Physical Science, Process Engineering, Engineering Calculations, Reliability, Technical Standard

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google Cloud

    Grundlagen der Google Cloud-Plattform: Kerninfrastruktur

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt-Muster, Kubernetes, Containerisierung, Cloud-Management, Virtuelle Maschinen, Virtuelle Vernetzung, Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS), Schnelles Engineering, Anwendungsentwicklung, Cloud-Bereitstellung, Cloud-Infrastruktur, Cloud-Plattformen, Cloud Computing, Bereitstellung von Anwendungen, Prompt Engineering Tools, Google Cloud-Plattform, Cloud-Dienste, Identitäts- und Zugangsmanagement, Cloud-Speicher, Cloud-natives Computing

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Lineare Algebra, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenwissenschaft, Angewandte Mathematik, Statistik

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Meta

    Vorbereitung auf das Kodierungsinterview

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Kommunikation, Computerwissenschaft, Technische Kommunikation, Pseudocode, Computational Thinking, Daten-Strukturen, Algorithmen, Informatik, Theoretische Informatik, Software-Visualisierung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Statistics and Applied Data Analysis: University of Colorado Boulder
  • Linear Algebra for Data Science Using Python: Howard University
  • Grundlagen der Materialwissenschaft: Shanghai Jiao Tong University
  • Informatik: Programmieren mit Zweck: Princeton University
  • Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow: University of California, Irvine
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Programmierung für Jedermann (Erste Schritte mit Python): University of Michigan
  • More Applied Data Science with Python: University of Michigan
  • Materials Science for Technological Application: Arizona State University
  • Grundlagen der Google Cloud-Plattform: Kerninfrastruktur: Google Cloud

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