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    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, Deep Learning, A/B Testing, Transfer Learning, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

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    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), 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

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    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    Johns Hopkins University

    Genomische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux-Befehle, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Molekularbiologie, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenstrukturen, Python-Programmierung, Datenqualität, Unix, Datenmanagement, R-Programmierung, Unix-Befehle, Biostatistik, Informatik, Statistische Methoden, Datenanalyse-Software, Befehlszeilen-Schnittstelle, Bioinformatik, Statistische Hypothesentests

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    University of Washington

    Datenwissenschaft in großem Maßstab

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Relationale Datenbanken, Prädiktive Modellierung, Python-Programmierung, Modellevaluation, Datenbanken, Big Data, Datenbank-Systeme, Unüberwachtes Lernen, Datenanalyse, Statistisches maschinelles Lernen, Datenfluss, Feature Technik, SQL, Datenethik, Prädiktive Analytik, Datenvisualisierungssoftware, R-Programmierung, Statistische Visualisierung, Überwachtes Lernen

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    IBM

    Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Dashboard, Statistik, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Relationale Datenbanken, Python-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Gespeicherte Prozedur, SQL, Daten Präsentation, Datenvisualisierungssoftware, Jupyter, Web Scraping, Computer-Programmierwerkzeuge, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung

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    IBM

    Was ist Data Science?

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Datenverarbeitung, Deep Learning, Big Data, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Digitale Transformation, Datenkompetenz, Künstliche Intelligenz, Data-Mining

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    Johns Hopkins University

    Data Science Decisions in Time

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Precision Medicine, Game Theory, Reinforcement Learning, Data-Driven Decision-Making, Clinical Trials, Bioinformatics, Data Analysis, Image Analysis, Analytics, Markov Model, Bayesian Statistics, Time Series Analysis and Forecasting, Forecasting, Data Science, Strategic Decision-Making, Statistical Methods, Anomaly Detection, Applied Machine Learning, Cybersecurity, Statistical Analysis

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    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Explorative Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Prädiktive Modellierung, Plotly, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Rmarkdown, Statistische Modellierung, Shiny (R-Paket), Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, GitHub, Daten Präsentation, R-Programmierung, Datenvisualisierung, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests

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    Johns Hopkins University

    Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Plotly, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Versionskontrolle, Shiny (R-Paket), Datenmanipulation, Rmarkdown, Plot (Grafiken), Regressionsanalyse, R-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, GitHub, Statistische Hypothesentests

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    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    University of Colorado Boulder

    Statistische Modellierung für datenwissenschaftliche Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Logistische Regression, Datenmodellierung, Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Forschungsdesign, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Datenethik, Regressionsanalyse, Quantitative Forschung, Statistische Modellierung, Statistische Methoden, R-Programmierung, Statistische Inferenz, Mathematische Modellierung, Statistische Hypothesentests

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    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Statistik für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Angewandte Mathematik, Statistik, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenmodellierung, Bayessche Statistik, Statistische Modellierung, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit, Regressionsanalyse, R-Programmierung, Biostatistik, Statistische Methoden, Mathematische Modellierung, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung

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    Duke University

    Data Science with R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Logistic Regression, Statistical Modeling, Web Scraping, Ggplot2, Model Evaluation, Data Visualization Software, Predictive Modeling, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Data Analysis, Regression Analysis, Responsible AI, Data Transformation, R Programming, Data Science, Data Wrangling, Version Control

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  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
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