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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Datenwissenschaft, Microsoft Azure, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Verantwortungsvolle AI, Methoden des maschinellen Lernens, Modell-Einsatz, Bewertung des Modells, Integration von Daten, Databricks, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation
★ 4.4 (80) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate
University of California, Irvine
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Projektplanung, Projekt-Risikomanagement, Präzision, Projektleitung, Emotionale Intelligenz, Teamarbeit, Verhandlung, Leistungsmessung, Business Schreiben, Aufbau von Beziehungen, Projektleistung, Engagement der Interessengruppen, Geschäftskorrespondenz, Planung, Geschäftliches Schreiben, Kommunikation mit Interessenvertretern, Engagement von Stakeholdern, Risikomanagement, Bearbeitung von, Planung der Kommunikation, Kreatives Denken, Kommunikationsplan, Risikomanagement für Projekte
★ 4.7 (37.701) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

The University of Sydney
Kompetenzen, die Sie erwerben: Persönliche Entwicklung, Psychologie, Aufbau von Beziehungen, Bewegungstherapie, Achtsamkeit, Widerstandsfähigkeit, Psychiatrie, Verhaltensbiologische Gesundheit, Rehabilitation, Kulturelle Reaktionsfähigkeit, Kreativität, Stressbewältigung, Psychische Gesundheit, Psychotherapie, Psychische Gesundheit - Krankheiten und Störungen, Gemeinschaftliche Dienste für psychische Gesundheit, Psychische Gesundheitstherapien, Positivität, Optimismus
★ 4.8 (3891) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

University of Colorado System
Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Datenbank-Design, Leistungsmessung, Relationale Datenbanken, SQL, Datenmodellierung, Entscheidungsunterstützende Systeme, Datenvisualisierung, Dashboard, Business Intelligence, Data Warehousing, Datenbank-Entwicklung, Integration von Daten, Business Intelligence Software, Datenbank-Management, Stern-Schema, Datenverwaltung, Datenbank-Management-Systeme, Datenbank Management, Daten-Governance, Datenbank-Software, MicroStrategy
★ 4.5 (4135) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Princeton University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer-Systeme, Java Programmierung, Computer Programmierung, Skalierbarkeit, Computerarchitektur, Algorithmen, Daten-Strukturen, Theoretische Informatik, Java-Programmierung, Informatik, Computerwissenschaft, Computerprogrammierung, Computer-Hardware, Rechnerische Logik
★ 4.7 (766) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Deskriptive Statistik, Datenzugang, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Software zur Datenanalyse, SQL, Datenvalidierung, Validierung von Daten, Vorverarbeitung von Daten, Statistische Programmierung, Statistische Berichterstattung, Datenanalyse, Präsentation der Daten, Daten importieren/exportieren, Explorative Datenanalyse, SAS (Software), Datenvorverarbeitung
★ 4.8 (3182) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer-Systeme, Computer Programmierung, Python-Programmierung, Computerarchitektur, Programm-Entwicklung, Algorithmen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Daten-Strukturen, Problemlösung, Analytische Fähigkeiten, Computational Thinking, Analyse, Computer-Hardware, Fehlersuche, Pseudocode, Computerprogrammierung, Grundsätze der Programmierung
★ 4.7 (1431) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Unix-Befehle, Git (Versionskontrollsystem), Relationale Datenbanken, Python-Programmierung, Full-Stack Web-Entwicklung, Front-End-Webentwicklung, Cloud-Hosting, Daten-Strukturen, GitHub, Objektorientierte Programmierung (OOP), Bootstrap (Front-End-Framework), Datenbank-Management, Back-End-Webentwicklung, Wiederverwendbarkeit von Code, API-Tests, Versionskontrolle, Datenbank-Management-Systeme, Datenbank Management, Restful API, Django (Web-Framework), Computerprogrammierung
★ 4.6 (9906) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Feinabstimmung, Datenwissenschaft, Schnelles Engineering, Vektordatenbanken, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Generative AI-Agenten, Computer Vision, Unüberwachtes Lernen, Prompt-Muster, PySpark, Abruf-erweiterte Erzeugung, Modellierung großer Sprachen, Generative Modellarchitekturen, Apache Spark, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), LLM-Bewerbung
★ 4.6 (22.093) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Ggplot2, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Methoden, R Programmierung, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Datenvisualisierung, R (Software), Software zur Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Statistische Visualisierung, Grafische Darstellung, Statistische Analyse
★ 4.7 (6091) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenqualität, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenkompetenz, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Geschichtenerzählen, Präsentation der Daten, Qualität der Daten, Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Daten-Ethik, Visuelles Storytelling, Storyboarding
★ 4.5 (181) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Methoden, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Explorative Datenanalyse, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Statistische Hypothesenprüfung, Technische Merkmale
★ 4.6 (3377) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate