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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Statistische Methoden, Dimensionalitätsreduktion, Mathematische Software, Wahrscheinlichkeit, Datenumwandlung, Statistik, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Deskriptive Statistik, Kalkulation, Angewandtes maschinelles Lernen, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, Angewandte Mathematik, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik), Statistische Hypothesenprüfung
★ 4.6 (3191) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 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