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Kurse zur Datenvisualisierung

Datenvisualisierungs-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Informationen klar dargestellt und Muster sichtbar gemacht werden. Sie können Fähigkeiten in Diagrammgestaltung, Storytelling, Tool-Nutzung und Präsentation aufbauen. Viele Kurse stellen Grafikwerkzeuge und Beispiele vor, mit denen Sie Daten verständlich kommunizieren können.


Beliebte Datenvisualisierung Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    A

    Amazon Web Services

    Data Engineer auf AWS - Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: CI/CD, Amazon CloudWatch, Sicherheitskontrollen, Amazon Webdienste, Cloud-Technik, AWS Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), Serverloses Rechnen, Datenarchitektur, Cloud-Anwendungen, Daten-Infrastruktur, Terraform, AWS CloudFormation, Infrastruktur als Code (IaC), Infrastruktur Architektur

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D
    S

    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Transfer Learning, NumPy, Datenvorverarbeitung, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Datenethik, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Künstliche Intelligenz, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Grundlagen der Google Cloud-Plattform: Kerninfrastruktur

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Skalierbarkeit, Technologien zur Datenspeicherung, Anwendungsentwicklung, Virtuelle Maschinen, Netzwerk-Infrastruktur, Virtuelle Vernetzung, Serverloses Rechnen, Schnelles Engineering, Cloud-Dienste, Bereitstellung von Anwendungen, Cloud-Infrastruktur, Generative AI-Agenten, Containerisierung, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Kubernetes, Cloud-Speicher, Google Cloud-Platform, Cloud Computing Architektur

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    KI-Grundlagen für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Workflows, Prototyping, Deep Learning, Datenverarbeitung, Generative KI, Modell-Bereitstellung, Verantwortungsvolle KI, Maschinelles Lernen, ChatGPT, Workflow Management, Schnelles Engineering, Software für maschinelles Lernen, Bereitstellung von Anwendungen, No-Code-Entwicklung, Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Prompt-Muster, Selbstbedienungstechnologien, IBM Cloud

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Datenumwandlung, Skalierbarkeit, Big Data, Fehlersuche, Docker (Software), Apache Spark, PySpark, Verteiltes Rechnen, Entwicklungsumgebung, Leistungsoptimierung, Kubernetes, Apache Hive, Datenverarbeitung, IBM Cloud

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    S

    Stanford University

    Algorithmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Netzwerk-Routing, Datenstrukturen, Theoretische Informatik, Analyse, Netzwerk-Modell, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Netzwerkanalyse, Computergestützte Logik, Graphentheorie, Wahrscheinlichkeit, Operations Research, Informatik, Pseudocode, Analyse sozialer Netzwerke, Bioinformatik

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    5973 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Tools für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Open Source Technologie, Datenverarbeitung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Cloud Computing, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Big Data, Versionskontrolle, Modell-Bereitstellung, R-Programmierung, GitHub, Datenvisualisierungssoftware, R (Software), Jupyter, Computer-Programmierwerkzeuge, Andere Programmiersprachen, Git (Versionskontrolle-System)

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvorverarbeitung, Logistische Regression, Klassifizierungsalgorithmen, Prädiktive Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), NumPy, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Modellevaluation, Feature Technik, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Jupyter, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Kommunikation von Data Science-Ergebnissen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Cloud Computing, Technische Kommunikation, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Amazon Webdienste, Big Data, Datenethik, Datenvisualisierungssoftware, Informationen zum Datenschutz, Daten-Governance, Statistische Visualisierung

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verifizierung und Validierung, Deep Learning, Datenvorverarbeitung, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Leistungsoptimierung, Methoden des Maschinellen Lernens

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Davis

    Gesundheitliche Informationskompetenz für Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Aufdeckung von Betrug, Daten bereinigen, Datenwörterbuch, Datenmodellierung, Verwaltung klinischer Daten, Analytics, Datenqualität, Daten-Synthese, Daten-Integration, Gesundheitssysteme, Datenmanagement, Wertorientierte Pflege, Daten-Mapping, Verwaltung von Metadaten, Gesundheitsinformatik, Gesundheitspflege, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Daten-Governance, Datenvalidierung, Auszug

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Analysieren Sie Daten, um Fragen zu beantworten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Datenerfassung, Analytics, Excel-Formeln, SQL, Tabellenverarbeitungssoftware, Benutzer-Feedback, Datenmanipulation, Datenanalyse, Pivot-Tabellen und Diagramme, Daten-Integration, Datenvalidierung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data visualization Kurse

  • Data Engineer auf AWS - Grundlagen: Amazon Web Services
  • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
  • Grundlagen der Google Cloud-Plattform: Kerninfrastruktur: Google Cloud
  • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
  • Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop: IBM
  • Algorithmen: Stanford University
  • Tools für die Datenverarbeitung: IBM
  • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI
  • Kommunikation von Data Science-Ergebnissen: University of Washington
  • Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI

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