Informatik-Kurse können Ihnen helfen, grundlegende Konzepte wie Algorithmen, Datenstrukturen, Berechnung und Architektur von Computersystemen zu verstehen. Sie können Fähigkeiten in Problemanalyse, Programmierlogik und dem Entwurf von Softwarelösungen aufbauen. Viele Kurse führen in klassische Themen wie Komplexität, Betriebssysteme und Netzwerke ein und nutzen Werkzeuge aus der Praxis.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, C++ (Programmiersprache), Datei-E/A, Daten-Strukturen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Algorithmen, Netzwerk-Routing, C und C++
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Statistische Modellierung, Spieltheorie, Mathematische Modellierung, Analyse sozialer Netzwerke, Sozialwissenschaften, Bayessche Statistik, Behaviorale Ökonomie, Sozioökonomie, Soziologie, Netzwerkanalyse
★ 4.8 (759) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

The Hong Kong University of Science and Technology
Kompetenzen, die Sie erwerben: Risikominderung, Aufkommende Technologien, Entwicklungsumgebung, Änderungsmanagement, FinTech, Interne Rechnungsprüfung, Entwicklung von Systemen, Risikomanagement, Bericht der Rechnungsprüfer, Projektdurchführung, Kontrolle ändern, Audit-Arbeitspapiere, Change Management, Risikokontrolle, Aufstrebende Technologien
★ 4.7 (4051) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Digitale Signalverarbeitung, Kommunikationssysteme, Jupyter, Algorithmen, Telekommunikation
★ 4.5 (646) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Data Warehousing, Bereinigung von Daten, Daten-Pipelines, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Data Mining, Datenmanagement, Datenmodellierung, Datenvorverarbeitung, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Datenwissenschaft, Vorverarbeitung von Daten
★ 3.8 (119) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Entscheidungsbaum-Lernen, Bereinigung von Daten, Daten-Pipelines, Data Warehousing, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Datenmodellierung, Data Mining, Klassifizierungsalgorithmen, Datenmanagement, Datenvorverarbeitung, Ideenfindung, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen, Analytische Fähigkeiten, Erkennung von Anomalien
★ 4.1 (184) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Wiederverwendbarkeit von Code, C++ (Programmiersprache), Objektorientierter Entwurf, Computerprogrammierung, Speicherverwaltung, Programm-Entwicklung, Grundsätze der Programmierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Fehlersuche, Computer Programmierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative KI, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Einbettungen, Schnelles Engineering, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Lernen übertragen, Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Feinabstimmung, LLM-Bewerbung
★ 4.9 (7) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Unreal Engine, Game Design, Video Game Development, Animation and Game Design, Hypertext Markup Language (HTML), HTML and CSS
★ 4.5 (12) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Statistische Inferenz, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bayessches Netz, Statistisches maschinelles Lernen, Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Markov-Modell
★ 4.6 (489) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bayessche Statistik, Bayessches Netz, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Algorithmen, Netzwerk-Modell, Markov-Modell, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.6 (304) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Analyse sensorischer Systeme, Computer Vision, Lineare Algebra, Mathematische Modellierung, Computergrafik, Bildanalyse, Digitale Signalverarbeitung, Histogramm, Medizinische Bildgebung, Matlab, Bildqualität, Digitale Kommunikation, Differentialgleichungen, Angewandte Mathematik, Räumliche Analyse
★ 4.7 (1130) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate