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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


  • D

    Duke University

    Datenvisualisierung und -modellierung in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Pandas (Python-Paket), Datenwrangling, Matplotlib, Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Datenmanipulation, Präsentation der Daten, Prädiktive Analytik, Statistische Inferenz, Plot (Grafiken), Bereinigung von Daten, Statistische Visualisierung, Wissenschaftliche Visualisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Software zur Datenvisualisierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Modellevaluation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Minnesota

    Lebenszyklus der Softwareentwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Überprüfung der Sicherheitsarchitektur, Anwendungssicherheit, Design Thinking, Prozess-Mapping, Software-Qualitätssicherung, Methoden der Softwareentwicklung, Agile Methodik, Agiles Projektmanagement, Agile Produktentwicklung, Scrum (Software-Entwicklung), Anwenderbericht, Kaizen-Methodik, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software-Entwicklung, Kanban-Prinzipien, Objektorientierter Entwurf, Agile Entwicklung von Software, Softwaretechnik, Agile Software-Entwicklung, Software Architektur, Software-Architektur, Software-Entwurfsmuster, Software Entwurf

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    9836 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • S

    Simplilearn

    Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvalidierung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Numerische Analyse, Pandas (Python-Paket), Produkt-Automatisierung, NumPy, Analytik, Validierung von Daten, Datenanalyse, Datenmanipulation, Matplotlib, Präsentation der Daten, Plot (Grafiken), Grundsätze der Programmierung, Grafische Darstellung, Python-Programmierung, Analyse, Skripting, Software zur Datenvisualisierung, Datenverarbeitung, Analytische Fähigkeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    Universidad Austral

    Excel aplicado a los negocios (Nivel Avanzado)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Macros, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Operations Research, Analysis, Data Import/Export, Business Analysis, Data Validation, Process Optimization, Data Sharing, Microsoft Access, Database Application, Business Modeling, Data Integration, Automation

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    3058 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    I

    IBM

    IBM Java Developer

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Software Development Life Cycle, Cloud-Native Computing, Software Architecture, Hibernate (Java), Database Design, Responsive Web Design, Docker (Software), Containerization, Git (Version Control System), GitHub, Object Oriented Programming (OOP), CI/CD, Restful API, Data Ethics, Java Programming, Model Deployment, Version Control, Database Management, Software Development, Software Design

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    7652 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Grafikdesign

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Typografie, Visuelle Gestaltung, Peer Review, Farbenlehre, Adobe Creative Cloud, Entwurfssoftware, Software für Grafik und visuelle Gestaltung, Kreatives Design, Design Bewertungen, Digitales Design, Adobe Photoshop, Gestaltungselemente und -prinzipien, Entwurf, Design-Strategien, Layout Gestaltung, Grafisches Design, Grafikdesign, Gestaltung, Bearbeitung von, Grafische und visuelle Gestaltung, Grafische Werkzeuge, Grafik-Software

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    3368 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verteiltes Rechnen, Datenumwandlung, Docker (Software), Fehlersuche, Open-Source-Technologie, Apache Hadoop, Apache Spark, Kubernetes, Große Daten, Leistungsoptimierung, Apache Hive, IBM Wolke, Datenverarbeitung, PySpark, Entwicklungsumgebung, Skalierbarkeit

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    IBM Angewandte DevOps-Technik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Integration, Gherkin (Skriptsprache), Grafana, Test-Tools, Agile Methodik, Testgetriebene Entwicklung (TDD), CI/CD, Bereitstellung von Anwendungen, Jenkins, Sichere Kodierung, Scrum (Software-Entwicklung), DevOps, Anwenderbericht, Istio, Kubernetes, Agile Entwicklung von Software, Systemüberwachung, Agile Software-Entwicklung, Cloud-Bereitstellung, Devops-Werkzeuge, Open Web Application Security Project (OWASP)

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    8091 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • U

    University of London

    Maschinelles Lernen für alle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, KI-Kenntnisse, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Maschinelles Lernen, Datenerhebung, Künstliche Intelligenz, Test Daten, Software für maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenerfassung, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, Modellevaluation

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3536 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • S

    Stanford University

    Probabilistische grafische Modelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsintelligenz, Graphentheorie, Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Markov-Modell, Netzwerkanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Netzwerk-Modell, Statistische Modellierung, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Entscheidungsunterstützende Systeme, Methoden des maschinellen Lernens, Bayessches Netz

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1549 Bewertungen

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of California San Diego

    Mathematisches Denken in der Informatik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Theoretische Informatik, Rechnerische Logik, Kombinatorik, Computational Thinking, Arithmetik, Algorithmen, Computerprogrammierung, Logisches Denken, Python-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Computer Programmierung, Deduktive Argumentation, Angewandte Mathematik

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    2285 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University at Buffalo

    Blockchain

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Aufkommende Technologien, Verteiltes Rechnen, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Cloud-Plattformen, Anwendungs-Rahmenwerke, Web-Entwicklungs-Tools, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Anwendungsdesign, Blockchain, Kryptographie, Netzwerk-Protokolle, Anwendungsentwicklung, Transaktionsverarbeitung, Programm-Entwicklung, Entwicklung von Testskripten, Grundsätze der Programmierung, Computer-Plattformen, Kryptographische Protokolle, Entwicklungsumgebung, Entwicklungstests, Aufstrebende Technologien

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    9131 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

1…505152…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Datenvisualisierung und -modellierung in Python: Duke University
  • Lebenszyklus der Softwareentwicklung: University of Minnesota
  • Datenanalyse mit Python: Simplilearn
  • Excel aplicado a los negocios (Nivel Avanzado): Universidad Austral
  • IBM Java Developer: IBM
  • Grafikdesign: University of Colorado Boulder
  • Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop: IBM
  • IBM Angewandte DevOps-Technik: IBM
  • Maschinelles Lernen für alle: University of London
  • Probabilistische grafische Modelle: Stanford University

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