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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: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    G

    Google

    Google Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Web-Präsenz, Datenvalidierung, Dateiverwaltung, Ggplot2, Daten-Storytelling, Stichproben (Statistik), Validierung von Daten, LinkedIn, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Interviewing-Fähigkeiten, Bereinigung von Daten, Daten-Strukturen, Rmarkdown, Objektorientierte Programmierung (OOP), Präsentation der Daten, Kommunikation mit Interessenvertretern, Interaktive Datenvisualisierung, Google Sheets, Daten-Ethik, Tabellenkalkulations-Software

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Bestseller
    Bestseller
    I
    U
    I

    Mehrere Erzieher

    Data Science Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Bestseller
    Bestseller
    I

    IBM

    Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Datenwissenschaft, Statistik, Deskriptive Statistik, Web-Scraping, Relationale Datenbanken, Statistische Methoden, SQL, R Programmierung, Python-Programmierung, Datenanalyse, NumPy, Datenvisualisierung, Dashboard, Präsentation der Daten, Wahrscheinlichkeitsverteilung, R (Software), Datenbank-Management, Datenbank Management, Statistische Analyse, Jupyter

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Microsoft Excel, IBM Cognos-Analytik, Excel-Formeln, Python-Programmierung, Web-Scraping, SQL, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, Interaktive Datenvisualisierung, Datenwrangling, Dashboard, Explorative Datenanalyse, Generative KI, Software zur Datenvisualisierung, Plotly, Professionelle Netzwerkarbeit, IBM Kognos-Analytik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    ein Crashkurs in Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Datenmanagement, Datenkompetenz, Projektentwurf, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenanalyse, Daten-Strategie, Statistische Inferenz, Datenverwaltung, Leistungsmetrik, Softwaretechnik, Software-Entwicklung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    8388 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Michigan

    Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Datenumwandlung, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenmanipulation, Statistische Methoden, Python-Programmierung, NumPy, Pivot-Tabellen und Diagramme, Bereinigung von Daten, Skriptsprachen, Datenwrangling, Datenanalyse, Text Mining, Daten importieren/exportieren, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenvorverarbeitung, Statistische Analyse, Pandas (Python-Paket), Grundsätze der Programmierung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Stichproben (Statistik), Histogramm, Wahrscheinlichkeit, Statistische Inferenz, A/B-Tests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Visualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Explorative Datenanalyse, Bayessche Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Korrelationsanalyse, Statistische Analyse, Box Plots, Statistische Hypothesenprüfung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, R Programmierung, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Bewertung des Modells, Glänzend (R-Paket), GitHub, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Explorative Datenanalyse, Statistische Modellierung, Interaktive Datenvisualisierung, Merkblatt (Software), Statistische Analyse, Plotly, Statistische Hypothesenprüfung, Modellevaluation

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    7199 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Ggplot2, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Statistische Programmierung, Plot (Grafiken), GitHub, R Programmierung, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Bereinigung von Daten, Datenwrangling, Statistische Visualisierung, Versionskontrolle, Explorative Datenanalyse, R (Software), Knitr, Statistische Analyse

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    Duke University

    Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Kalkulation, Wahrscheinlichkeit, Angewandte Mathematik, Bayessche Statistik, Allgemeine Mathematik, Algebra, Derivate, Grafische Darstellung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Genomische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, grep, Datenmanagement, Unix-Befehle, R Programmierung, Python-Programmierung, Große Daten, Statistische Methoden, Daten-Strukturen, Datenverwaltung, Unix-Shell, Biostatistik, R (Software), Bioinformatik, Explorative Datenanalyse, Unix, Molekularbiologie, Informationsmanagement, Statistische Analyse, Statistische Hypothesenprüfung, Befehlszeilenschnittstelle

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    6811 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeit, Regressionsanalyse, Statistische Programmierung, Deskriptive Analytik, Statistische Inferenz, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Präsentation der Daten, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Korrelationsanalyse, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Jupyter, Statistische Hypothesenprüfung

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Google Datenanalyse: Google
  • Data Science Foundations: IBM
  • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
  • IBM Data Analyst: IBM
  • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
  • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
  • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
  • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University

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  • Google Cybersecurity-Zertifikat
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