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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


  • U

    University of Washington

    Datenwissenschaft in großem Maßstab

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Große Daten, SQL, Datenwissenschaft, Technische Merkmale, Bewertung des Modells, Datenvisualisierung, Datenfluss, Datenanalyse, Überwachtes Lernen, Wissenschaftliche Visualisierung, Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Datenbank-Systeme, Methoden des maschinellen Lernens, Präsentation der Daten, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation, Statistische Visualisierung, Relationale Datenbanken, Daten-Ethik

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    924 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 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
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    101 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Clemson University

    Angewandte Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Datenwissenschaft, Deskriptive Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Plot (Grafiken), Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenanalyse, Statistische Methoden, Bereinigung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Unüberwachtes Lernen, Matplotlib, Datenwrangling, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Software zur Datenvisualisierung, Pandas (Python-Paket), Erkennung von Anomalien

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Datenwissenschaft für Fachleute

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytik, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Bewertung des Modells, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Datenmanipulation, Statistische Methoden, Bereinigung von Daten, Datengestützte Entscheidungsfindung, Prädiktive Analytik, Statistik, Datenwrangling, Business-Analytik, Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Datenerhebung, Software zur Datenvisualisierung, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    Illinois Tech

    Advanced Statistical Techniques for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Data Visualization, Statistical Inference, Exploratory Data Analysis, Statistical Methods, Data Presentation, Analysis, Probability & Statistics, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Regression Analysis, Analytics, Statistical Programming, Data Analysis, Logistic Regression, R Programming, Verification And Validation

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Leeds

    Programmierung für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Grundsätze der Programmierung, Computer-Programmierwerkzeuge, Python-Programmierung, Daten-Strukturen, Jupyter, Installation der Software, Computer Programmierung, Computerprogrammierung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Michigan

    Data Science for Health Research

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R (Software), Model Evaluation, Statistical Modeling, Statistics, Data Visualization, Data Analysis, Sampling (Statistics), Data Wrangling, Data Manipulation, Predictive Modeling, Correlation Analysis, Histogram, Biostatistics, Statistical Reporting, Statistical Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Scripting, Statistical Software, Package and Software Management, Scripting Languages

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    13 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Wichtige Fähigkeiten für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Medizinische Wissenschaft und Forschung, Informationen zum Datenschutz, Cyber-Angriffe, Daten-Storytelling, Datenvisualisierung, Ethik im Gesundheitswesen, Cybersecurity, Technische Kommunikation, Präsentation der Daten, Benutzerzentriertes Design, Analyse, Benutzerfreundlichkeit, Datensicherheit, Interaktive Datenvisualisierung, Visualisierung (Computergrafik), Software zur Datenvisualisierung, Computer-Sicherheit, Daten-Ethik, Statistische Berichterstattung, Ethische Standards und Verhaltensweisen

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    131 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Bestseller
    Bestseller
    G

    Google

    Grundlagen: Daten, Daten, überall

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytik, SQL, Datenanalyse, Tabellenkalkulations-Software, Datenvisualisierung, Abfragesprachen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Bereinigung von Daten, Datenkompetenz, Gemeinsame Nutzung von Daten, Analytische Fähigkeiten, Datenverarbeitung, Software zur Datenvisualisierung, Tableau-Software, Daten-Ethik

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • 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
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    4286 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Pennsylvania

    Statistik für Datenwissenschaft Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, Statistik, Allgemeine Mathematik, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Algebra

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Genentech

    Datenwissenschaft mit realen Daten in der Pharmaindustrie

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Integration von Daten, Klinische Forschung, Statistische Analyse, Datenanalyse, Statistische Methoden, Gesundheitspolitik, Pharmazeutika, Epidemiologie, Klinische Studien, Datenqualität, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Entwicklung von Medikamenten, Qualität der Daten

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1…567…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Datenwissenschaft in großem Maßstab: University of Washington
  • Programming for Python Data Science: Principles to Practice: Duke University
  • Angewandte Datenwissenschaft: Clemson University
  • Datenwissenschaft für Fachleute: Coursera
  • Advanced Statistical Techniques for Data Science: Illinois Tech
  • Programmierung für Data Science: University of Leeds
  • Data Science for Health Research: University of Michigan
  • Wichtige Fähigkeiten für Data Science: University of Colorado Boulder
  • Grundlagen: Daten, Daten, überall: Google
  • Einführung in die Statistik: Stanford University

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