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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


  • M

    Meta

    Python Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Pandas (Python-Paket), Datenwrangling, Datenanalyse, Matplotlib, Datenmanipulation, Jupyter, Analytik, Bereinigung von Daten, Python-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Software zur Datenvisualisierung, Datenverarbeitung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Einführung in die Genomik-Technologien

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computerwissenschaft, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Computational Thinking, Statistik, Statistische Analyse, Datenanalyse, Bioinformatik, Biotechnologie, Software-Entwicklung, Molekularbiologie, Biowissenschaften, Algorithmen, Softwaretechnik, Datenwissenschaft, Informatik, Korrelationsanalyse, Wissenschaft und Forschung, Datenverarbeitung, Biologie

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    4870 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • V

    Vanderbilt University

    Generative AI Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Prompt Engineering, Data Presentation, Prompt Patterns, ChatGPT, Storytelling, Microsoft Excel, LLM Application, Multimodal Prompts, AI Enablement, Data Analysis, SQL, AI powered creativity, Generative AI, AI literacy, Artificial Intelligence, Data Compilation, Data Cleansing, Databases, Data Visualization

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    8659 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    Macquarie University

    Excel-Kenntnisse für Unternehmen: Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Software zur Datenanalyse, Business-Analytik, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Tabellenkalkulations-Software, Produktivitätssoftware, Analytische Fähigkeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Grundlagen der Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erhebung von Anforderungen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenkompetenz, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Modellierung großer Sprachen, LLM-Bewerbung, Präsentation der Daten, Analytik, Google Sheets, Geschäftliche Anforderungen, Statistische Visualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Unternehmensanalyse, Tabellenkalkulations-Software, Analyse der Anforderungen, Produktivitätssoftware, Analytische Fähigkeiten, Business Analyse

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google

    Grundlagen der Cybersicherheit

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerkanalyse, Sicherheitskontrollen, Netzwerksicherheit, Cyber-Angriffe, Sicherheitsmanagement, Cyber-Risiko, Daten-Ethik, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM), Cybersecurity, Informationssicherheit

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Washington

    Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Transfer Learning, Überwachtes Lernen, Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz, AI-Personalisierung, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Computer Vision, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Anwendungsentwicklung, Python-Programmierung, Modell-Einsatz, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Regressionsanalyse, Modellevaluation

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Meta

    Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Marketing-Analytik, Datenwrangling, Datenvisualisierung, Deskriptive Statistik, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Google Sheets, SQL, Bereinigung von Daten, Korrelationsanalyse, Analyse, Dashboard, Software zur Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Tableau-Software, Tabellenkalkulations-Software, Abfragesprachen

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Dimensionalitätsreduktion, Prädiktive Analytik, Logistische Regression, Python-Programmierung, Statistisches maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Modellevaluation

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Numerische Analyse, Pandas (Python-Paket), Histogramm, Maschinelles Lernen, Streudiagramme, NumPy, Software zur Datenanalyse, Datenmanipulation, Plot (Grafiken), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenwissenschaft, Statistische Methoden, Wissenschaftliche Visualisierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Daten importieren/exportieren, Datenverarbeitung

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    9 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    I

    IBM

    IBM Fullstack-Softwareentwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Architektur des Cloud Computing, Restful API, Cloud Computing, Git (Versionskontrollsystem), HTML und CSS, Server-Seite, Reaktionsfähiges Web-Design, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Bereitstellung von Anwendungen, CI/CD, Front-End-Webentwicklung, Istio, Cloud-natives Computing, Node.JS, Python-Programmierung, Django (Web-Framework), Daten-Ethik, Cloud-Bereitstellung, Software-Entwicklung, Software Architektur, Software-Architektur

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • T

    The University of North Carolina at Chapel Hill

    Epidemiologie: Die Grundwissenschaft des öffentlichen Gesundheitswesens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Forschungsmethodologien, Statistische Analyse, Öffentliche Gesundheit, Gesundheitspolitik, Forschungsdesign, Chronische Krankheiten, Epidemiologie, Risikoanalyse, Infektionskrankheiten, Öffentliche Gesundheit und Krankheitsvorbeugung, Wissenschaft und Forschung, Biostatistik

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    5000 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

1…262728…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Python Datenanalyse: Meta
  • Einführung in die Genomik-Technologien: Johns Hopkins University
  • Generative AI Data Analyst: Vanderbilt University
  • Excel-Kenntnisse für Unternehmen: Grundlagen: Macquarie University
  • Grundlagen der Datenanalyse: DeepLearning.AI
  • Grundlagen der Cybersicherheit: Google
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
  • Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL: Meta
  • Maschinelles Lernen mit Python: IBM
  • NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft: Packt

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