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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


  • D
    S

    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Transfer Learning, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Methoden des maschinellen Lernens, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, NumPy, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Tensorflow, Verantwortungsvolle AI, Jupyter, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Daten-Ethik, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.9 (38.691) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • U

    University of Pennsylvania

    KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative KI, Tiefes Lernen, Datenverwaltung, Datenmanagement, Verwaltung von Kundendaten, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Auto-Kodierer, Generative adversarische Netze (GANs), Autokodierer, KI-Produktstrategie, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Modellierung großer Sprachen, KI-Kenntnisse, Statistisches maschinelles Lernen, Große Daten, Algorithmen, Generative Modellarchitekturen, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.8 (1040) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Security Engineer

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Application Performance Management, Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks, Google Cloud Platform, Kubernetes, Cloud Infrastructure, Identity and Access Management, Data Loss Prevention, Load Balancing, Prompt Engineering, Network Monitoring, Prompt Engineering Tools, Cloud Security, Containerization, Virtual Networking, Network Architecture, Infrastructure As A Service (IaaS), Network Routing, DevSecOps, Virtual Private Networks (VPN), Dashboard Creation

    ★ 4.7 (50.484) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • A

    Amazon Web Services

    Data Engineer auf AWS - Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Webdienste, Datenarchitektur, AWS Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM), Daten-Infrastruktur, Beglaubigungen, Terraform, Amazon Web Services, Amazon CloudWatch, Cloud-Anwendungen, CI/CD, Kontinuierliche Integration, Serverloses Rechnen, Infrastruktur als Code (IaC), Devops-Werkzeuge, Sicherheitskontrollen, AWS CloudFormation

    ★ 4.6 (277) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Data Fundamentals DP-900 Prüfungsvorbereitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenarchitektur, Data Warehousing, Apache Spark, Datenbank-Management-Systeme, Datenverarbeitung, Databricks, Power BI, Datenbanken, Azure Synapse-Analytik, Datenbank-Systeme, NoSQL, Datenspeicher, Microsoft SQL-Server, Cloud-Dienste, Microsoft Azure, Datenbank-Verwaltung, MySQL, Cloud-Speicher, Relationale Datenbanken, Datenbank-Theorie

    ★ 4.6 (906) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    GenAI für Datenwissenschaft-Teams

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Modell Ausbildung, Daten-Synthese, Verantwortungsvolle AI, Daten-Ethik, AI-Förderung

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Klassifizierungsalgorithmen, Software zur Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, NumPy, Numerische Analyse, Plot (Grafiken), Histogramm, Angewandtes maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wissenschaftliche Visualisierung, Statistische Methoden, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren, Streudiagramme, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4 (9) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Grundlagen der Cybersicherheit

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cyber-Angriffe, Cyber-Risiko, Netzwerksicherheit, Cybersecurity, Informationssicherheit, Sicherheitsmanagement, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM), Sicherheitskontrollen, Netzwerkanalyse, Daten-Ethik

    ★ 4.8 (41.545) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Pittsburgh

    Cloud Computing for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Cloud Computing, Cloud Deployment, Apache Spark, Web Services, Cloud Technologies, Cloud Services, Virtualization and Virtual Machines, Cloud Computing Architecture, PySpark, Cloud Infrastructure, Cloud Development, Distributed Computing, Data Processing, Cloud Storage, Docker (Software), Virtualization, Containerization, Restful API, Data Architecture

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Auszug, Data Warehousing, Dashboard, Daten-Pipelines, Datenbank-Management, IBM Kognos-Analytik, Datenumwandlung, Datenbank Management, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, IBM Cognos-Analytik, SQL, Shell-Skript, Stern-Schema, Bash (Skriptsprache), Apache Kafka, Dateiverwaltung, Apache Airflow, Linux-Befehle, Relationale Datenbanken, Gespeicherte Prozedur, IBM DB2

    ★ 4.6 (24.656) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Pittsburgh

    Linear Algebra and Regression Fundamentals for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Matplotlib, Plot (Graphics), Linear Algebra, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Applied Mathematics, Python Programming, Data Analysis, Data Science, Mathematical Software, Regression Analysis, Data Visualization Software, Mathematics and Mathematical Modeling, Probability & Statistics, Numerical Analysis, Mathematical Modeling, Machine Learning, Computational Logic, Logical Reasoning

    ★ 3.9 (8) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of London

    Globale Diplomatie: die Vereinten Nationen in der Welt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Befürwortung, Menschliche Entwicklung, Krisenintervention, Diplomatie, Politische Wissenschaften, Fallstudien, Governance, Nachhaltige Entwicklung, Soziale Gerechtigkeit, Politische Analyse, Öffentliche Sicherheit und nationale Sicherheit, Weltgeschichte, Öffentliche Politiken, Soziale und menschliche Dienstleistungen, Internationale Beziehungen, Notfallmaßnahmen

    ★ 4.7 (1915) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
  • KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler: University of Pennsylvania
  • Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Security Engineer: Google Cloud
  • Data Engineer auf AWS - Grundlagen: Amazon Web Services
  • Microsoft Azure Data Fundamentals DP-900 Prüfungsvorbereitung: Microsoft
  • GenAI für Datenwissenschaft-Teams: Coursera
  • NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft: Packt
  • Grundlagen der Cybersicherheit: Google
  • Cloud Computing for Data Science: University of Pittsburgh
  • BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing: IBM

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