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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


  • P

    Packt

    Python-Grundlagen und Grundlagen der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Lineare Algebra, Regressionsanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Plot (Grafiken), NumPy, Daten-Strukturen, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Wissenschaftliche Visualisierung, Pandas (Python-Paket), Statistische Visualisierung, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen, Matplotlib

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • L

    Logical Operations

    R Programming for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, R (Software), Data Science, Data Analysis, Statistical Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Statistical Visualization, Regression Analysis, Statistical Machine Learning, Plot (Graphics), Data Structures, Computer Programming, Decision Tree Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Software Development, Computer Programming Tools, Data Import/Export, Machine Learning Algorithms

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of California, Irvine

    Projektmanagement & andere Tools für die Karriereentwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Schreiben, Projektleitung, Kommunikation, Planung, Engagement der Interessengruppen, Emotionale Intelligenz, Projektplanung, Kreatives Denken, Verhandlung, Präzision, Teamarbeit, Risikomanagement für Projekte, Kommunikationsplan, Planung der Kommunikation, Leistungsmessung, Aufbau von Beziehungen, Projekt-Risikomanagement, Geschäftskorrespondenz, Geschäftliches Schreiben, Risikomanagement, Bearbeitung von, Kommunikation mit Interessenvertretern, Engagement von Stakeholdern, Projektleistung

    ★ 4.7 (37.700) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI für Data Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Auszug, Datenarchitektur, Daten-Infrastruktur, Generative KI, Data Warehousing, Datenbank-Design, Daten-Pipelines, Prompt-Muster, Abfragesprachen, Schnelles Engineering, Data Mining, Datenanalyse, Daten-Synthese, Verantwortungsvolle AI, KI-Kenntnisse, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Daten-Ethik, ChatGPT, Generative Modellarchitekturen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)

    ★ 4.7 (11.625) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Excel zu MySQL: Analysetechniken für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Dashboard, Datenbank-Design, Prädiktive Analytik, Business-Analytik, Präsentation der Daten, Unternehmensanalyse, Business-Kommunikation, Datenvisualisierung, Datenanalyse, SQL, Daten-Storytelling, Prädiktive Modellierung, Geschäftliche Metriken, Prozessentwicklung, Relationale Datenbanken, MySQL, Große Daten, Tableau-Software, Software zur Datenvisualisierung, Business Analyse

    ★ 4.6 (15.316) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Datenwrangling, Regressionsanalyse, Box Plots, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Modell Ausbildung, R (Software), Bewertung des Modells, Statistische Visualisierung, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Plot (Grafiken), Statistische Methoden, Tidyverse (R-Paket), Korrelationsanalyse, Datenwissenschaft

    ★ 4.7 (371) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Michigan

    Datenbanken mit Python verwenden

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, Datenverarbeitung, Datenbank-Software, Datenmodellierung, Datenbank-Management, Web-Scraping, Datenbanken, Datenbank Management, SQL, Python-Programmierung, Datenspeicher, Objektorientierte Programmierung (OOP), Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Relationale Datenbanken, Software zur Datenvisualisierung

    ★ 4.8 (21.591) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    HTML, CSS und Javascript für Webentwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entwicklungsumgebung, Ajax, Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Web-Entwicklung, Web-Anwendungen, Javascript, Reaktionsfähiges Web-Design, Cascading Style Sheets (CSS), Semantisches Web, Front-End-Webentwicklung, Web-Entwicklungs-Tools, Web-Design, HTML und CSS, Hypertext Markup Language (HTML)

    ★ 4.7 (17.135) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • U

    University of Pennsylvania

    Business-Analytik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Business-Analytik, Finanzielle Analyse, Prädiktive Analytik, Operative Effizienz, Datengestützte Entscheidungsfindung, Personalmanagement und -planung, Marketing-Analytik, Finanzielle Daten, Deskriptive Analytik, Analytik, Personalmanagement, Analyse der Jahresabschlüsse, Peer Review, Datengesteuertes Marketing, Strategie der Humanressourcen, Finanzberichte, Kundeneinblicke, Operative Analyse, Personenbezogene Analytik, Analyse der Finanzausweise, Kundenanalyse, People Analytics

    ★ 4.6 (18.404) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    Macquarie University

    Leistungsfähige Excel-Tools für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Gemeinsame Nutzung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, Microsoft Excel, Datenwrangling, Power BI, Erstellung des Dashboards, Daten-Storytelling

    ★ 4.9 (1327) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kubernetes, Verteiltes Rechnen, Datenverarbeitung, Apache Spark, Entwicklungsumgebung, PySpark, Datenumwandlung, Apache Hive, Docker (Software), IBM Wolke, Apache Hadoop, Große Daten, Open-Source-Technologie, Fehlersuche, Skalierbarkeit, Leistungsoptimierung

    ★ 4.4 (480) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Michigan

    Angewandtes maschinelles Lernen in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Technische Merkmale, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.6 (8780) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

1…303132…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Python-Grundlagen und Grundlagen der Datenwissenschaft: Packt
  • R Programming for Data Science: Logical Operations
  • Projektmanagement & andere Tools für die Karriereentwicklung: University of California, Irvine
  • Generative KI für Data Engineers: IBM
  • Excel zu MySQL: Analysetechniken für Unternehmen: Duke University
  • Datenanalyse mit R: IBM
  • Datenbanken mit Python verwenden: University of Michigan
  • HTML, CSS und Javascript für Webentwickler: Johns Hopkins University
  • Business-Analytik: University of Pennsylvania
  • Leistungsfähige Excel-Tools für die Datenanalyse: Macquarie University

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