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Aufbau einer Lösung für die Datenwissenschaft in der realen Welt

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Aufbau einer Lösung für die Datenwissenschaft in der realen Welt

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
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2 Wochen zu vervollständigen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Technische Kommunikation
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Daten Präsentation
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Projektmanagement
  • Kategorie: Lieferung der Lösung
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Cloud-Infrastruktur
  • Kategorie: Automatisierung
  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Technische Dokumentation
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Business Intelligence
  • Kategorie: Projektdokumentation
  • Kategorie: Amazon Webdienste
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: AWS SageMaker
  • Kategorie: Daten-Storytelling

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

Bewertungen

10 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Willkommen bei den Grundlagen für den Aufbau realer Lösungen für die Datenwissenschaft, wo geschäftliches Verständnis auf technische Implementierung trifft. In diesem wichtigen ersten Modul lernen Sie, die Brücke zwischen geschäftlichen Herausforderungen und Lösungen für die Datenwissenschaft zu schlagen und gleichzeitig die grundlegenden AWS-Services zu beherrschen, die für skalierbare Implementierungen erforderlich sind. Anhand der Support-Ticket-Routing-Herausforderung von TicketWise lernen Sie, Geschäftsanforderungen zu analysieren, Cloud-Umgebungen zu konfigurieren und die Infrastruktur für das Datenmanagement einzurichten, die Ihre End-to-End-Lösung unterstützen wird. Durch praktische Erfahrung mit AWS S3 und Python-Integration entwickeln Sie die entscheidenden Fähigkeiten, um Geschäftsprobleme in gut strukturierte Datenwissenschaft-Projekte zu verwandeln.

Das ist alles enthalten

3 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

Entdecken Sie, wie Sie rohe Support-Ticket-Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln können. In diesem Modul analysieren Sie die TicketWise-Ticketmuster und bereiten die Daten für eine erfolgreiche Modellierung vor. Durch explorative Datenanalyse und systematische Datenvorverarbeitung werden Sie wichtige Erkenntnisse über Lösungszeiten, Kundensegmente und Routing-Muster aufdecken und gleichzeitig die Datenqualität sicherstellen. Mithilfe von Python-Bibliotheken und AWS-Integration erstellen Sie einen sauberen, gut strukturierten Datensatz, der die Grundlage für Ihre Routing-Lösung bildet.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Sind Sie bereit, Ihre aufbereiteten Daten in Vorhersagen zu verwandeln? In diesem Modul erstellen und bewerten Sie Modelle des Maschinellen Lernens, die TicketWise-Supporttickets automatisch weiterleiten. Durch Feature Engineering, Modellentwicklung und systematische Evaluierung erstellen Sie eine Lösung, die intelligente Routing-Entscheidungen trifft. Mithilfe traditioneller Techniken und KI-Unterstützung lernen Sie, die richtigen Modelle auszuwählen, ihre Effektivität zu messen und Ihren Ansatz für die Bereitstellung in der Produktion zu dokumentieren.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Von automatisierten Pipelines bis hin zu übersichtlicher Dokumentation - dieses Modul verwandelt einzelne ML-Komponenten in ein produktionsreifes System. Anhand der TicketWise-Support-Ticket-Routing-Lösung als praktisches Beispiel lernen Sie, automatisierte Datenpipelines zu erstellen, Modelle in AWS SageMaker bereitzustellen, aufschlussreiche Visualisierungen zu erstellen und eine umfassende Dokumentation zu generieren. Durch praktische Übungen und reale Szenarien beherrschen Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vielversprechende Modelle in wertvolle Geschäftslösungen zu verwandeln. Dabei verwenden Sie sowohl traditionelle Techniken als auch KI-Unterstützung, um sicherzustellen, dass Ihre Arbeit skalierbar, wartbar und gut dokumentiert ist.

Das ist alles enthalten

6 Videos5 Lektüren2 Aufgaben4 Unbewertete Labore

In diesem abschließenden Modul zeigen Sie, dass Sie End-to-End-Lösungen für die Datenwissenschaft beherrschen. Anhand von Szenarien zur Komponentenintegration und einer umfassenden Abschlussbewertung zeigen Sie, wie verschiedene Tools und Techniken effektiv zusammenarbeiten. Anhand des TicketWise-Support-Ticket-Routing-Systems werden Sie Ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, integrierte Lösungen zu entwickeln und dabei die Auswirkungen auf das Geschäft zu berücksichtigen. Durch angeleitete Reflexion werden Sie auch Wachstumsmöglichkeiten identifizieren und sich auf Ihre nächsten Schritte als Datenwissenschaftler vorbereiten.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

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Dozent

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.