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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


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Davis

    Computergestützte Sozialwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Big Data, Methoden der Forschung, Agentische Systeme, Trendanalyse, Simulationen, Systemorientiertes Denken, Erhebung von Daten, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Analyse sozialer Netzwerke, Forschung, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzwerkanalyse, Web Scraping, Sozialwissenschaften, Datenbanken

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1200 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of California, Davis

    Werkstoffkunde: 10 Dinge, die jeder Ingenieur wissen sollte

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Thermisches Management, Technik, Elektronik-Technik, Werkstoffkunde, Strukturelle Analyse, Elektroingenieurwesen, Halbleiter, Fehleranalyse, Elektronische Komponenten, Chemieingenieurwesen, Maschinenwesen

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4511 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Microsoft Azure, PySpark, Datenbausteine, Big Data, Explorative Datenanalyse, Deep Learning, Apache Spark, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Datenumwandlung

    3,2
    Bewertung, 3,2 von 5 Sternen
    ·
    78 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Generative KI für Datenanalysten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Daten-Storytelling, Verantwortungsvolle KI, KI-Produktstrategie, Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Datenethik, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Analytics, Interaktive Datenvisualisierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Maschinelles Lernen, Generative KI, Datenanalyse, Abfragesprachen, Prompt-Muster, OpenAI, ChatGPT

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

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    P

    Princeton University

    Algorithmen, Teil I

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Computer Programmierung, Java Programmierung, Java, Datenstrukturen, Theoretische Informatik, Leistungstests

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

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Datenvisualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Streudiagramme, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Plot (Grafiken), Dashboard, Tableau Software, Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Mapping, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Grafische Darstellung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1402 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tidyverse (R Package), Rmarkdown, R Programming, Ggplot2, Data Import/Export, Data Visualization, Statistical Visualization, Data Manipulation, Data Visualization Software, Data Analysis, Data Science, Data Storytelling, Statistical Analysis, Relational Databases, Data Cleansing, Data Transformation, Statistical Programming, Data Integration, Data Wrangling, Communication

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    54 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Künstliche Intelligenz, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Datenmanipulation, Jupyter, Pandas (Python-Paket), Maschinelles Lernen, Feature Technik, Datenumwandlung, Datenqualität, Datenzugang

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2471 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Apache Spark, Apache Kafka, Dashboard, Data Governance, Cloud Services, Metadata Management, Data Management, Applied Machine Learning, Application Programming Interface (API), Apache Hive, Jupyter, Big Data, Data Architecture, Advanced Analytics, Apache Hadoop, Looker (Software), Scalability

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    4366 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    R

    Rice University

    Einführung in die Datenanalyse mit Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Streudiagramme, Excel-Formeln, Datenvisualisierungssoftware, Daten importieren/exportieren, Microsoft Excel, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenanalyse, Datenmanipulation, Grafische Darstellung, Histogramm, Pivot-Tabellen und Diagramme

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Python for Data Science (and Version Control with GitHub)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: A/B Testing, Pandas (Python Package), Matplotlib, Plotly, Data Visualization, Statistical Methods, GitHub, Data Manipulation, Statistical Hypothesis Testing, Version Control, Statistical Analysis, Data Science, Interactive Data Visualization, Python Programming, NumPy, Data Analysis, Git (Version Control System), Jupyter, Data Transformation, Programming Principles

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Python-Programmierung, Graphentheorie, Kombinatorik, Verschlüsselung, Deduktive Argumentation, Arithmetik, Kryptographische Protokolle, Bayessche Statistik, Computergestützte Logik, Computergestütztes Denken, Wahrscheinlichkeit, Theoretische Informatik, Schlüsselverwaltung, Kryptographie-Standards für öffentliche Schlüssel (PKCS), Datenstrukturen, Kryptographie, Netzwerkanalyse, Logisches Denken, Wahrscheinlichkeitsverteilung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3667 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

1…161718…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Computergestützte Sozialwissenschaft: University of California, Davis
  • Werkstoffkunde: 10 Dinge, die jeder Ingenieur wissen sollte: University of California, Davis
  • Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch: Microsoft
  • Generative KI für Datenanalysten: IBM
  • Algorithmen, Teil I: Princeton University
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  • Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse: University of Colorado Boulder
  • Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen: IBM
  • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
  • Einführung in die Datenanalyse mit Excel: Rice University

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