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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


  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistische Schätzung für Datenwissenschaft und KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistik, Statistische Methoden, Künstliche Intelligenz, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Analyse

    ★ 4.1 (94) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • V

    Vanderbilt University

    Datenmanagement für die klinische Forschung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenerfassung, Datenmanagement, Datenqualität, Einhaltung von Vorschriften, Datenerhebung, Dateneingabe, Daten-Strategie, Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenspeicherung, Datenverwaltung, Qualität der Daten, Klinische Forschung, Verwaltung klinischer Daten, Elektronische Datenerfassung (EDC)

    ★ 4.7 (1874) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Pandas für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Integration von Daten, NumPy, Bereinigung von Daten, Datenwrangling, Abfragesprachen, Datei-E/A, Datenvorverarbeitung, Fehlersuche, Pandas (Python-Paket)

    ★ 4.3 (16) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Microsoft Power BI-Datenanalyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Erstellung des Dashboards, Microsoft Excel, Erweiterte Analytik, Analytik, Datenqualität, SQL, Software zur Datenanalyse, Microsoft Power-Plattform, Datenspeicherung, Datenanalyse, Statistische Berichterstattung, Qualität der Daten, Zeitleisten, Datenvisualisierung, Power BI, Integration von Daten, Generative KI, Business Intelligence Software, Business Intelligence, Microsoft Power Plattform, Integrität der Daten

    ★ 4.6 (9304) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
  • M

    Macquarie University

    Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Pivot-Tabellen und Diagramme, Präsentation der Daten, Daten-Storytelling, Datenwrangling, Excel-Makros, Bereinigung von Daten, Datenvisualisierung, Dashboard, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Power BI, Software zur Datenvisualisierung, Tabellenkalkulations-Software, Datenvorverarbeitung, Baum-Karten

    ★ 4.8 (6072) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Princeton University

    Algorithmen, Teil I

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Speicherverwaltung, Graphentheorie, Java, Java Programmierung, Leistungsprüfung, Java-Programmierung, Algorithmen, Daten-Strukturen, Computational Thinking, Analyse räumlicher Daten

    ★ 4.9 (12.131) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • M

    Meta

    Meta Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Business Metrics, Key Performance Indicators (KPIs), Data Management, Data Presentation, Data Collection, Data Governance, Bayesian Statistics, Data Visualization, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Performance Metric, Information Privacy, Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Visualization Software, Spreadsheet Software, Analytics, SQL, Python Programming

    ★ 4.7 (1807) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Bereit für den Job
    Bereit für den Job
  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistik, Datenwissenschaft, Datenmodellierung, Regressionsanalyse, Statistische Methoden, R Programmierung, Prädiktive Modellierung, Mathematische Modellierung, Angewandte Mathematik, Allgemeine Mathematik, Statistische Modellierung, Lineare Algebra, Derivate, Statistische Analyse

    ★ 4.5 (192) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of California, Irvine

    Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Analytik, Prädiktive Analytik, Kleine Daten, Software zur Datenanalyse, Große Daten, Deskriptive Analytik, Data Mining, Daten-Ethik, Analytische Fähigkeiten, Business-Analytik

    ★ 4.2 (158) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    AI für alle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Tiefes Lernen, AI-Förderung, KI-Produktstrategie, KI-Kenntnisse, Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze

    ★ 4.8 (52.433) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of London

    Mathematik für Computerwissenschaften

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kryptographie, Mathematische Modellierung, Logisches Denken, Allgemeine Mathematik, Algebra, Angewandte Mathematik, Arithmetik, Geometrie, Numerische Analyse, Deduktive Argumentation, Informatik, Computerwissenschaft

    ★ 4.2 (281) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Dartmouth College

    Umweltwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Chemie, Biowissenschaften, Umwelt, Nachhaltige Entwicklung, Umweltproblem, Programme zum Klimawandel, Naturwissenschaft, Biologie, Umwelt und Ressourcenmanagement, Energie und Versorgungsunternehmen, Wasserqualität, Systemorientiertes Denken, Vermeidung von Umweltverschmutzung, Umweltwissenschaft, Hydrologie

    ★ 4.7 (351) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1…171819…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Statistische Schätzung für Datenwissenschaft und KI: University of Colorado Boulder
  • Datenmanagement für die klinische Forschung: Vanderbilt University
  • Pandas für Datenwissenschaft: Duke University
  • Microsoft Power BI-Datenanalyst: Microsoft
  • Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung: Macquarie University
  • Algorithmen, Teil I: Princeton University
  • Meta Data Analyst: Meta
  • Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate: Johns Hopkins University
  • Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining: University of California, Irvine
  • AI für alle: DeepLearning.AI

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