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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Visualization, A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Ethics, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Analytics, Statistical Analysis, Data Science, Tableau Software, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Web Presence, Python Programming
★ 4.8 (11.496) · Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Daten-Strukturen, Daten-Ethik, Kommunikation mit Interessenvertretern, LinkedIn, Interviewing-Fähigkeiten, Ggplot2, Validierung von Daten, Rmarkdown, Datenvalidierung, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Objektorientierte Programmierung (OOP), Dateiverwaltung, Präsentation der Daten, Bereinigung von Daten, Interaktive Datenvisualisierung, Google Sheets, Tabellenkalkulations-Software, Web-Präsenz, Stichproben (Statistik)
★ 4.8 (179.712) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, NumPy, Statistische Methoden, Datenbank-Management, Statistik, Datenwissenschaft, Erstellung des Dashboards, Deskriptive Statistik, Relationale Datenbanken, Dashboard, Statistische Analyse, Datenanalyse, SQL, Jupyter, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, R (Software), Präsentation der Daten, R Programmierung, Web-Scraping, Datenbank Management
★ 4.6 (75.076) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeit, Biostatistik, Statistik, Datenwissenschaft, Statistische Analyse, Analyse, Datenanalyse, Statistische Modellierung, Bayessche Statistik, Mathematische Modellierung, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenmodellierung, R Programmierung, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik), Statistische Hypothesenprüfung
★ 4.4 (798) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Datengestützte Entscheidungsfindung, Statistische Methoden, Datenwrangling, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenumwandlung, Datenwissenschaft, Datenmanipulation, Datenvorverarbeitung, Text Mining, Statistische Analyse, Datenanalyse, Grundsätze der Programmierung, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Bereinigung von Daten, Skriptsprachen, Vorverarbeitung von Daten, Daten importieren/exportieren, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Pandas (Python-Paket)
★ 4.5 (27.281) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Datenwissenschaft, Allgemeine Mathematik, Derivate, Kalkulation, Grafische Darstellung, Bayessche Statistik, Angewandte Mathematik, Algebra
★ 4.5 (13.011) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengestützte Entscheidungsfindung, Softwaretechnik, Leistungsmetrik, Datenverwaltung, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Projektentwurf, Datenmanagement, Daten-Strategie, Datenkompetenz, Software-Entwicklung
★ 4.5 (8387) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Visualisierung, Statistische Methoden, Statistisches maschinelles Lernen, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Histogramm, Datenwissenschaft, Deskriptive Statistik, Explorative Datenanalyse, Box Plots, Statistische Analyse, A/B-Tests, Bayessche Statistik, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Hypothesenprüfung, Stichproben (Statistik), Korrelationsanalyse
★ 4.6 (687) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Modellierung, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Python-Programmierung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Modell Ausbildung, Modellevaluation
★ 4.6 (219) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Datenwrangling, Microsoft Excel, Erstellung des Dashboards, Generative KI, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Explorative Datenanalyse, Dashboard, SQL, IBM Kognos-Analytik, Python-Programmierung, Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Plotly, Web-Scraping, Excel-Formeln, Präsentation der Daten, Professionelle Netzwerkarbeit, IBM Cognos-Analytik
★ 4.6 (98.796) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung, Rmarkdown, Maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, GitHub, Plotly, R Programmierung, Statistische Inferenz, Interaktive Datenvisualisierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Hypothesenprüfung, Modellevaluation, Merkblatt (Software), Glänzend (R-Paket)
★ 4.4 (7199) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Strukturen, Statistische Methoden, Molekularbiologie, Datenverwaltung, Biostatistik, Datenwissenschaft, grep, Bioinformatik, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Unix-Shell, Datenmanagement, Befehlszeilenschnittstelle, Python-Programmierung, R Programmierung, R (Software), Unix-Befehle, Informationsmanagement, Große Daten, Unix, Statistische Hypothesenprüfung
★ 4.5 (6811) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate