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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Computer Programmierung, Datenmanipulation, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Skripting, JSON, Daten importieren/exportieren, Restful API, Grundsätze der Programmierung, Datenstrukturen, Web Scraping, Automatisierung, Python-Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Pandas (Python-Paket), Jupyter, NumPy

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Was ist Data Science?

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Maschinelles Lernen, Digitale Transformation, Datenkompetenz, Cloud Computing, Big Data, Data-Mining

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    I

    IBM

    IBM Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Peer Review, Datenanalyse, Generative KI, Explorative Datenanalyse, Datenumwandlung, Unüberwachtes Lernen, SQL, Dashboard, Interaktive Datenvisualisierung, Professionelles Netzwerken, Daten importieren/exportieren, Datenkompetenz, Feature Technik, Jupyter, Datenvisualisierung, Überwachtes Lernen, Plotly

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Grundlagen der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Künstliche Intelligenz, Unternehmensanalytik, Datenverarbeitung, Kommunikation mit Stakeholdern, Datenanalyse, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Projektmanagement, Workflow Management, Kommunikation, Analytics, Big Data, Datenethik

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3531 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Python-Projekt für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erhebung von Daten, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Datenanalyse, Web Scraping, Matplotlib, Dashboard, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Jupyter

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    4767 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten bereinigen, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, R-Programmierung, Maschinelles Lernen, Versionskontrolle, Statistische Inferenz, Shiny (R-Paket), Rmarkdown, Plotly, Plot (Grafiken), Statistische Hypothesentests, GitHub

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Transaktionsverarbeitung, Relationale Datenbanken, SQL, Datenanalyse, Python-Programmierung, Abfragesprachen, Pandas (Python-Paket), Jupyter, Gespeicherte Prozedur, Datenbanken

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Datenvisualisierungssoftware, Peer Review, Prädiktive Modellierung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Cloud Computing, Relationale Datenbanken, Computer-Programmierwerkzeuge, SQL, Python-Programmierung, Datenkompetenz, Big Data, Abfragesprachen, Jupyter, Data-Mining, Gespeicherte Prozedur, Datenbanken, Datenmodellierung, Unternehmensanalyse

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Davis

    SQL für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Governance, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenmanipulation, SQL, Datenumwandlung, Datenbank-Design, Abfragesprachen, Relationale Datenbanken, Datenqualität, Datenmodellierung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I
    U
    I

    Mehrere Erzieher

    Data Science Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Angewandte Datenwissenschaft mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analyse sozialer Netzwerke, Matplotlib, Datenverarbeitung, Datenvisualisierungssoftware, Verarbeitung natürlicher Sprache, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Visualisierung, Python-Programmierung, NumPy, Wissenschaftliche Visualisierung, Visualisierung (Computergrafik), Graphentheorie, Netzwerkanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Datenvisualisierung, Pandas (Python-Paket), Feature Technik, Überwachtes Lernen, Text Mining

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Infinitesimalrechnung, A/B-Tests, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Mathematische Modellierung, Numerische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenumwandlung, Stichproben (Statistik), Statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Deskriptive Statistik, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit, Methoden des Maschinellen Lernens, NumPy, Statistische Hypothesentests, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Inferenz, Lineare Algebra

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2930 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
  • Was ist Data Science?: IBM
  • IBM Datenverarbeitung: IBM
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: Google
  • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
  • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
  • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
  • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
  • SQL für die Datenverarbeitung: University of California, Davis
  • Data Science Foundations: IBM

Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Science

Stöbern Sie in den unten aufgeführten Kursen zur Datenwissenschaft - beliebte Einstiegspunkte auf Coursera.

  • Python für Datenwissenschaft, KI \& Entwicklung: IBM
  • Was ist Datenwissenschaft? IBM
  • IBM Datenwissenschaft - berufsbezogene Zertifikate: IBM
  • Grundlagen der Datenwissenschaft Teil 1: Einheit 1: Pearson
  • Datenbanken und SQL für Datenwissenschaft mit Python: IBM
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: Google
  • Python-Projekt für die Datenwissenschaft: IBM
  • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan‎

Personen, die mit dem Erlernen der Datenverarbeitung beginnen, sollten ein Grundverständnis für Statistik und Codierung haben. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse erforderlich, aber die Lernenden sollten über gute Computerkenntnisse und Interesse an der Erfassung, Interpretation und Präsentation von Daten verfügen. ‎

Analytische Denker, die Spaß am Programmieren und an der Arbeit mit Daten haben, sind die besten Kandidaten für das Erlernen der Datenverarbeitung. Da Datenwissenschaftler die meiste Zeit am Computer arbeiten, ist es für Lernende wichtig, verschiedene Programmiersprachen zu beherrschen. Menschen, die sich für maschinelles Lernen, Deep Learning und KI interessieren, sind ebenfalls gut geeignet, Datenverarbeitung zu lernen. Datenwissenschaftler müssen über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen und es gewohnt sein, gegen eine Frist zu arbeiten. Teams von Datenwissenschaftlern arbeiten oft an einem Projekt, daher müssen Personen, die sich am besten für das Erlernen der Datenverarbeitung eignen, gut mit Kollegen zusammenarbeiten und über hervorragende organisatorische Fähigkeiten verfügen. ‎

Machen Sie ein kurzes Quiz, um den Datenwissenschaft-Kurs zu finden, der am besten zu Ihren Zielen passt - egal, ob Sie sich mit Datenanalyse, Python-Programmierung, maschinellem Lernen oder Tools wie SQL und Tableau befassen wollen. Machen Sie das Quiz, um Ihren idealen Einstiegspunkt zu finden.‎

Der häufigste Karrierepfad für jemanden in der Datenverarbeitung ist eine Stelle als Junior oder Associate Data Scientist. Nachdem er einige Berufserfahrung gesammelt hat, besteht der nächste Weg für einen Datenwissenschaftler darin, einen Master-Abschluss oder einen Doktortitel zu erwerben und ein leitender Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Danach können Sie einen Doktortitel erwerben und Principal Data Scientist oder Data Scientist Architect werden. ‎

Fähigkeiten in der Datenwissenschaft können zu einem breiten Spektrum an Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Sektoren führen, darunter Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen und mehr:

  • Datenwissenschaftler
  • Fachkraft für Datenanalyse
  • Ingenieur für maschinelles Lernen
  • Business Intelligence-Analyst
  • Quantitative Analysten
  • Data Engineers und Datenbankadministratoren
  • Fachleute in diesen Funktionen nutzen die Fähigkeiten der Datenwissenschaft, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und mit neuen Algorithmen und Vorhersagemodellen innovativ zu sein.

Finden Sie heraus, welche Rolle in der Datenwissenschaft am besten zu Ihnen passt, indem Sie unser Karriere-Quiz machen!‎

Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams in der Datenwissenschaft verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analytik, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere Schulungsoptionen für Datenwissenschaft zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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