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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


  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Bereinigung von Daten, Datenvisualisierung, Statistische Programmierung, Plot (Grafiken), Versionskontrolle, GitHub, Datenwissenschaft, Gemeinsame Nutzung von Daten, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Statistische Visualisierung, R Programmierung, Datenwrangling, Knitr, R (Software), Rmarkdown, Ggplot2

    ★ 4.6 (48.210) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Korrelationsanalyse, Statistische Hypothesenprüfung, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Programmierung, Regressionsanalyse, Software zur Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeit, Deskriptive Statistik, Jupyter, Datenwissenschaft, Deskriptive Analytik, Statistische Analyse, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Präsentation der Daten, Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden

    ★ 4.5 (462) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Statistik für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik), Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Statistische Analyse, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden

    ★ 4 (42) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • U

    University of Colorado Boulder

    Master of Science in Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, New Product Development, Model Based Systems Engineering, Model Evaluation, Failure Analysis, Sustainable Business, Data Mining, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Delegation Skills, Strategic Decision-Making, Real-Time Operating Systems, Object Oriented Design, Project Schedules, Sampling (Statistics), Data Ethics, Sustainability Reporting, Database Design, Agentic systems, Data Visualization, Supervised Learning

    Abschluss · 1–4 Jahre

    Kategorie: Bereit für den Job
    Bereit für den Job
  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Datenmanipulation, Numerische Analyse, Deskriptive Statistik, Jupyter, Datenumwandlung, Datenwissenschaft, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, NumPy, Geometrie, Lineare Algebra, Unüberwachtes Lernen, Statistik, Kalkulation, Angewandte Mathematik, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Mathematische Software

    ★ 4.6 (15.059) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Model Optimization, Deep Learning, A/B Testing, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

    ★ 4.1 (37) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenerfassung, Erstellung des Dashboards, Datenvisualisierung, Datenerhebung, Daten-Storytelling, Plot (Grafiken), Software zur Datenvisualisierung, Datenwissenschaft, Datenanalyse, NumPy, Explorative Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Präsentation der Daten, Plotly, Interaktive Datenvisualisierung, Web-Scraping, Python-Programmierung, Datenwrangling, Dashboard

    ★ 4.6 (61.612) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Plot (Graphics), Statistics, Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    ★ 3.8 (12) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado System

    Klinische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, grep, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenmanipulation, Prädiktive Modellierung, Klinische Forschung, Verwaltung klinischer Daten, Datenqualität, Informatik, Daten-Mapping, Text Mining, Auszug, Datenmodellierung, Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), Qualität der Daten, R Programmierung, Tidyverse (R-Paket), Google Cloud-Plattform, R (Software), Klinische Informatik, Medizinischer Datenschutz

    ★ 4.4 (492) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Data Science Coding Herausforderung: Vorhersage von Darlehensausfällen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Prädiktive Modellierung, Jupyter, Bewertung des Modells, Datenwissenschaft, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation

    ★ 4.7 (112) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • P

    Packt

    The Complete Python and Data Science Bootcamp

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plotly, PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Matplotlib, Object Oriented Programming (OOP), Pandas (Python Package), Plot (Graphics), Data Structures, Unit Testing, Object Oriented Design, Python Programming, File I/O, Data Visualization Software, Algorithms, Interactive Data Visualization, Machine Learning Methods, Computational Thinking, Programming Principles, Computer Programming, Program Development

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Corporate Finance Institute

    Practical Data Science for Data Analysts

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification Algorithms, Data Preprocessing, Feature Engineering, Data Visualization, Model Evaluation, Data Import/Export, Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Data Science, Plot (Graphics), Regression Analysis, Financial Data, Data Analysis, Business Analytics, Data Cleansing, Machine Learning Algorithms, Correlation Analysis, Advanced Analytics, Predictive Analytics

    ★ 4.8 (31) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
  • Statistik für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
  • Statistik für Datenwissenschaft: Coursera
  • Master of Science in Data Science: University of Colorado Boulder
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
  • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Klinische Datenwissenschaft: University of Colorado System
  • Data Science Coding Herausforderung: Vorhersage von Darlehensausfällen: Coursera

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