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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


  • C

    Coursera

    Herausforderung Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Prädiktive Analytik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    219 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Bereit für den Job
    Bereit für den Job
    U

    University of Colorado Boulder

    Master of Science in Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, New Product Development, Model Based Systems Engineering, Model Evaluation, Failure Analysis, Sustainable Business, Data Mining, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Delegation Skills, Strategic Decision-Making, Real-Time Operating Systems, Object Oriented Design, Project Schedules, Sampling (Statistics), Data Ethics, Sustainability Reporting, Database Design, Agentic systems, Data Visualization, Supervised Learning

    Erwerben Sie ein Zertifikat

    Abschluss · 1–4 Jahre

  • C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Model Optimization, Deep Learning, A/B Testing, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    37 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Analytik, Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Regressionsanalyse, Statistische Programmierung, Statistische Hypothesenprüfung, Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Korrelationsanalyse, Statistische Methoden, Präsentation der Daten, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Jupyter, Statistische Inferenz, Statistik, Statistische Modellierung, Software zur Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    462 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Statistik für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Korrelationsanalyse, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    42 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft für Führungskräfte

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Leiterschaft, Datenwissenschaft, Führungsqualitäten, Projektleitung, Organisatorische Führung, Datenverwaltung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Teamleitung, Datenanalyse, Technische Kommunikation, Kommunikation, Interviewing-Fähigkeiten, Präsentation der Daten, Datenmanagement, Datenkompetenz, Explorative Datenanalyse, Team Management, Datenqualität, Daten-Strategie, Mitarbeiter-Onboarding, Qualität der Daten, Orientierungsveranstaltungen für neue Mitarbeiter, Statistische Berichterstattung, Team-Motivation

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    11.208 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Die Macht der Statistik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytik, Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Erweiterte Analytik, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Programmierung, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Datenanalyse, Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, Statistik, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, A/B-Tests, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    894 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kalkulation, Datenumwandlung, Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, NumPy, Regressionsanalyse, Lineare Algebra, Numerische Analyse, Datenmanipulation, Statistische Methoden, Modell-Optimierung, Geometrie, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Jupyter, Statistik, Angewandte Mathematik, Mathematische Software

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    15.059 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Plot (Graphics), Statistics, Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    3,8
    Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
    ·
    12 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado System

    Klinische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, R Programmierung, grep, Text Mining, Klinische Forschung, Datenmodellierung, Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), Datenmanipulation, Google Cloud-Plattform, R (Software), Verwaltung klinischer Daten, Medizinischer Datenschutz, Datenbank-Design, Datenqualität, Daten-Mapping, Qualität der Daten, Tidyverse (R-Paket), Informatik, Prädiktive Modellierung, Auszug, Klinische Informatik

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    492 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Data Science Coding Herausforderung: Vorhersage von Darlehensausfällen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Modell-Optimierung, Bewertung des Modells, Datenmanipulation, Datenanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    112 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • P

    Packt

    Data Science with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plotly, PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Matplotlib, Pandas (Python Package), Plot (Graphics), Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Machine Learning Methods, Python Programming, Applied Machine Learning, Scatter Plots, Numerical Analysis, Data Manipulation, Deep Learning, Image Analysis, Linear Algebra, Data Wrangling

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Herausforderung Datenwissenschaft: Coursera
  • Master of Science in Data Science: University of Colorado Boulder
  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
  • Statistik für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
  • Statistik für Datenwissenschaft: Coursera
  • Datenwissenschaft für Führungskräfte: Johns Hopkins University
  • Die Macht der Statistik: Google
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Klinische Datenwissenschaft: University of Colorado System

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