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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

    Hands-On Data Science with PyTorch & Pandas

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Shiny (R Package), PyTorch (Machine Learning Library), Dashboard, Dashboard Creation, Python Programming, Interactive Data Visualization, Data Visualization, Data Visualization Software, Pandas (Python Package), Image Analysis, Applied Machine Learning, AI Workflows, Machine Learning Methods, Data Science, Computer Programming, Web Frameworks, Application Development, UI Components, Web Development Tools, User Interface (UI)

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Corporate Finance Institute

    Practical Data Science for Data Analysts

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification Algorithms, Data Preprocessing, Feature Engineering, Data Visualization, Model Evaluation, Data Import/Export, Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Data Science, Plot (Graphics), Regression Analysis, Financial Data, Data Analysis, Business Analytics, Data Cleansing, Machine Learning Algorithms, Correlation Analysis, Advanced Analytics, Predictive Analytics

    ★ 4.8 (31) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Daten-Storytelling, Plotly, Plot (Grafiken), NumPy, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Präsentation der Daten, Datenerfassung, Datenwrangling, Explorative Datenanalyse, Erstellung des Dashboards, Web-Scraping, Software zur Datenvisualisierung, Datenerhebung, Dashboard, Interaktive Datenvisualisierung

    ★ 4.6 (61.617) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    Python für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Datenbanken, Grundsätze der Programmierung, Webdienste, Datenvisualisierung, Restful API, Fehlersuche, Präsentation der Daten, Python-Programmierung, Programm-Entwicklung, Daten-Strukturen, JSON, Datenbank-Design, Relationale Datenbanken, Web-Scraping, Datenverarbeitung, Software zur Datenvisualisierung, Datenspeicher, Datenbank-Software, Datei-E/A

    ★ 4.8 (280.230) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    IBM Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank Management, Data Warehousing, SQL, Datenwissenschaft, Generative KI, IBM Cognos-Analytik, Professionelle Netzwerkarbeit, Datenanalyse, Apache Spark, IBM Kognos-Analytik, Python-Programmierung, Apache Hadoop, Datenbank-Management, Linux-Befehle, Datenbankarchitektur und -verwaltung, Datenbank-Design, Datenbank-Verwaltung, NoSQL, Web-Scraping, Daten-Pipelines, Auszug, Datenspeicher

    ★ 4.6 (62.196) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
  • E

    EDUCBA

    Python for Data Science: Real Projects & Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Model Evaluation, Feature Engineering, Probability & Statistics, Supervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Exploratory Data Analysis, Box Plots, Regression Analysis, Statistics, Predictive Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Data Science, Statistical Programming, Histogram, Statistical Analysis, Database Application, Database Software, Integrated Development Environments, Python Programming

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

  • U

    University of California, Davis

    SQL für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Governance, SQL, Data Quality, Data Management, Data Manipulation, Database Design, Data Transformation, Data Wrangling, Query Languages, Data Modeling, Database Systems, Data Literacy, Relational Databases, Data Processing, Data Analysis, Descriptive Statistics

    ★ 4.2 (31) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of California, Irvine

    Grundlagen der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Data Mining, Große Daten, Analytik, Datenwissenschaft, Text Mining, Soziale Medien, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Analytik, Business-Analytik, Analyse sozialer Medien, Cloud Computing, Modellevaluation, Analytische Fähigkeiten, Entscheidungsbaum-Lernen, Prädiktive Modellierung, Daten-Ethik, Erkennung von Anomalien

    ★ 4.3 (264) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Tools für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Git (Versionskontrollsystem), Statistische Programmierung, Python-Programmierung, R (Software), Jupyter, GitHub, Abfragesprachen, Cloud Computing, Software zur Datenvisualisierung, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Software-Entwicklungstools, Andere Programmiersprachen, Cloud-Hosting, Entwicklungsumgebung, Open-Source-Technologie

    ★ 4.5 (30.343) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado System

    Data Science for Marketing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Data-Driven Marketing, Classification And Regression Tree (CART), Probability & Statistics, AI Personalization, Statistical Software, Regression Analysis, Model Evaluation, Data-Driven Decision-Making, Data Ethics, Unsupervised Learning, Statistical Modeling, Data Visualization, Customer Analysis, Statistical Analysis, Predictive Analytics, Anomaly Detection, Statistical Hypothesis Testing, Advanced Analytics, Machine Learning

    ★ 4.9 (16) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • S

    Stanford University

    Einführung in die Statistik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Hypothesenprüfung, Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, Statistische Methoden, Datenanalyse, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Analyse, Statistische Inferenz, Datenerfassung, Statistik, Explorative Datenanalyse, Datenerhebung, Stichproben (Statistik), Statistische Visualisierung, Wahrscheinlichkeit, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    ★ 4.6 (4286) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Programming for Python Data Science: Principles to Practice

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), Plot (Graphics), NumPy, Data Cleansing, Data Structures, Scientific Visualization, Data Visualization Software, Predictive Analytics, Data Visualization, Statistical Visualization, Debugging, Data Presentation, Data Manipulation, Code Reusability, Object Oriented Programming (OOP), Python Programming, Simulations, Predictive Modeling, Data Analysis

    ★ 4 (101) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

1…456…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Hands-On Data Science with PyTorch & Pandas: Packt
  • Practical Data Science for Data Analysts: Corporate Finance Institute
  • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
  • Python für jedermann: University of Michigan
  • IBM Datentechnik: IBM
  • Python for Data Science: Real Projects & Analytics: EDUCBA
  • SQL für Data Science: University of California, Davis
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: University of California, Irvine
  • Tools für die Datenverarbeitung: IBM
  • Data Science for Marketing: University of Colorado System

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