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Spezialisierung „CompTIA DataX Study Guide“

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John Wiley & Sons

Spezialisierung „CompTIA DataX Study Guide“

Prepare for CompTIA DY0-001 Exam.

Master foundational data science skills, statistics, and machine learning for career growth

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Understand foundational data science concepts and their real-world applications

  • Apply statistical methods to analyze and interpret datasets for informed decision-making

  • Implement data ingestion, preparation, and storage techniques for machine learning and analytics

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Statistical Machine Learning
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Unsupervised Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Model Deployment

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von John Wiley & Sons.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Foundations of Data Science and Statistical Methods

Foundations of Data Science and Statistical Methods

KURS 1, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand the fundamental concepts, workflows, and real-world applications of data science.

  • Apply basic statistical methods to analyze and interpret datasets effectively.

  • Implement data collection, ingestion, and storage techniques for structured data management.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Management
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Statistics
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Calculus
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Science
Kategorie: Statistical Analysis

Was Sie lernen werden

  • Prepare and transform datasets using data cleaning and preprocessing techniques

  • Build and evaluate machine learning models using appropriate metrics

  • Apply model validation methods to improve prediction reliability

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Science
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Training
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Model Deployment
Advanced Machine Learning, Neural Networks, and NLP

Advanced Machine Learning, Neural Networks, and NLP

KURS 3, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Master advanced supervised machine learning techniques such as regression, decision trees, and ensemble methods.

  • Understand neural network architectures and deep learning techniques for complex problem-solving.

  • Explore NLP techniques like tokenization, sentiment analysis, and word embeddings for text data processing.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Science
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Image Analysis

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Dozent

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von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„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.“

Häufig gestellte Fragen