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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


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    A

    AI CERTs

    AI for Mining

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Geospatial Information and Technology, Applied Machine Learning, Big Data, Environmental Regulations, Advanced Analytics, Predictive Modeling, Environment and Resource Management, Computer Vision, Environment Health And Safety, Environment, Operations, Operations Management, Workforce Development

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
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    P

    Packt

    The Complete Python Course

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematical Software, Statistical Methods, Data Manipulation, Scripting, Software Installation

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

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    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Building Champions: Applied Sport Training for Football

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Performance Analysis, Sports Medicine, Athletic Training, Patient Evaluation, Exercise Science, Injury Prevention, Performance Reporting, Rehabilitation, Coaching, Health Technology, Load Balancing, Clinical Assessment, Decision Support Systems, Data Integration, Global Positioning Systems

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    P

    Packt

    DevOps to MLOps Bootcamp– Build & Deploy ML Systems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Application Deployment, YAML, Virtual Environment

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Whizlabs

    Java: Data Types, Operators and Decision Constructors

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maintainability

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Using Basic Formulas and Functions in Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel Formulas, Spreadsheet Software, Microsoft Excel, Microsoft Office, Microsoft 365, Data Analysis, Business Mathematics

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2476 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Objektorientierte Datenstrukturen in C++

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Computer Programmierung, Entwicklungsumgebung, Technische Software, Programm-Entwicklung, Fehlersuche, Datenstrukturen, Objektorientierter Entwurf, C++ (Programmiersprache)

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3033 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Werkzeuge des Handwerks: Linux und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux, SQL, Autorisierung (Computing), Unix, Befehlszeilen-Schnittstelle, Betriebssysteme, Authentifizierungen, Dateisysteme, Linux-Befehle, Benutzerkonten, Datenbank Management, Relationale Datenbanken, Bash (Skriptsprache)

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    6003 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Vorschau
    D

    Duke University

    Emotionen und Kognition bei Hunden

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kulturelle Vielfalt, Psychologie, Biologie, Experimentieren, Lerntheorie, Forschung, Wissenschaftliche Methoden, Allgemeine Wissenschaft und Forschung, Ausbildung des Trainers, Anthropologie, Mitgefühl, Zusammenarbeit, Empathie, Soziale Fertigkeiten, Kognitive Flexibilität, Nonverbale Kommunikation

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4675 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in Neuronale Netze und PyTorch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Wahrscheinlichkeit & Statistik, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Statistische Modellierung

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    1883 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Minnesota

    Empfehlungssysteme

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Benchmarking, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Prädiktive Modellierung, A/B-Tests, Systementwurf und Implementierung, Benutzer-Feedback, Dimensionalitätsreduktion, Leistungsmetrik, Leistungsmessung, Explorative Datenanalyse, Taxonomie, Lösung Design, Tabellenverarbeitungssoftware, Angewandtes maschinelles Lernen, Usability-Tests, Analyse, AI-Personalisierung, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Practical MATLAB Skills

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Scripting, Matlab, Data Manipulation, Mathematical Modeling, Data Analysis, Programming Principles, Data Visualization, Data Visualization Software, Data Processing, Descriptive Statistics, Interactive Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Mapping, Data Cleansing, Technical Communication

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • AI for Mining: AI CERTs
  • The Complete Python Course: Packt
  • Building Champions: Applied Sport Training for Football: Real Madrid Graduate School Universidad Europea
  • DevOps to MLOps Bootcamp– Build & Deploy ML Systems: Packt
  • Java: Data Types, Operators and Decision Constructors: Whizlabs
  • Using Basic Formulas and Functions in Microsoft Excel: Coursera
  • Objektorientierte Datenstrukturen in C++: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Werkzeuge des Handwerks: Linux und SQL: Google
  • Emotionen und Kognition bei Hunden: Duke University
  • Einführung in Neuronale Netze und PyTorch: IBM

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